这个问题最早是在QQ群中看到,佳乐跟禾路分别用不同的两个思路完成了处理。原图如下:
和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片
作为第一步,OpenCV的python库被导入。正确的做法是另外给它起一个名字cv,在下面的内容中,它被用来引用这个库。
OpenCV中有很方便的加载保存图片的函数,这里总结一下,通过本小节你可以学到下面三个函数:
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # t1 = 100, t2 = 3*t1 = 300 edge = cv.Canny(src, 100, 300) cv.imshow("mask image", edge) cv.imwrite("./edge.pn
其实这篇文章严格意义上来说真 不能说是原创,只能说是二次加工 ,但是我还是贴了原创的标志。狗头保命一下。 主要思想来源于这篇老哥的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043 有兴趣的小伙伴可以去看看。 其实之前我在b站上就曾经看到过这样一个软件: 顺便贴出软件的下载地址:https://xttx.lanzous.com/id6euad 使用教程:https://www.bilibili.com/video/BV14g4y1i7Ey
使用OpenCV做图像处理与分析的时候,经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景,很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展,其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的,而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少,简直是超级方便,另外一个常用到的场景就是曲线拟合,常见的是基于多项式拟合,可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程,然后根据方程进行一系列的点生成,形成完整的曲线,这个车道线检测,轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。
1. 学习目标 图像理解 图像读取与显示 2. 灰度图像 —— 单通道 1. 人眼中的灰度图像 📷 2. 计算机中的灰度图像 [[ 72 72 71 ... 151 154 156] [ 75 73 69 ... 152 155 158] [ 78 73 66 ... 152 157 160] ... [ 94 94 94 ... 208 197 187] [ 92 92 93 ... 208 200 191] [ 96 96 97 ... 208 202 195]] 3
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np def template_demo(): src = cv.imread("./test.png") tpl = cv.imread("./test01.png") cv.imshow("input", src) cv.imshow("tpl", tpl) th, tw = tpl.shape[:2] result = cv.matchTemplate(src, t
cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键,程序将继续运行。如果0被传递,它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键,例如,如果按下键 a 等,我们将在下面讨论。
OpenCV直线拟合检测 霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真,这个时候我们需要另辟蹊径,通过对图像进行二值分析,提取骨架,对骨架像素点拟合生成直线,这种做法在一些场景下非常有效,而且效果很好,在各个论坛以及QQ群中经常有人问OpenCV中如何通过一些点来拟合直线,其实OpenCV中都有现成的函数可以使用。在介绍具体的编码之前,首先介绍一下相关知识点: 一:相关知识点 1. 距离变换 距离变换是二值图像处理与操作中常用手段,在骨架提取,图像窄化中常有应用。距离变换的结果是得到一张与输入图像类似的灰
人工智能,一个已经被谈论了几十年的概念(最早是图灵在1950年提出)。如今这几年,相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断,接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等,众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化,也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
最近做了个烟火生成系统的界面设计,需要将烟雾图片嵌入到任意一张图片中,因此需要python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的知识。(图中红框最终生成图片没有的,只是界面有这个功能)
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试,已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多,所以决定在写一篇,主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要,最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的,常见的噪声类型有如下:
注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。
大家好,今天给大家分享两个来自OpenCV研习社提问的帖子,都是很经典的图像处理与分析问题,希望通过这两个例子,大家能够得到更多的启发,从而想到更好的解决类似问题的思路。
Hough变换是一种流行的技术,可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状,也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法,没有反应出光流算法的最新进展,这个跟OpenCV其它模块相比,光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算,DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算,不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。
之前对于xml格式的YOLO数据集,之前记录过如何用imgaug对其进行数据增强。不过DOTA数据集采用的是txt格式的旋转框标注,因此不能直接套用,只能另辟蹊径。
前言 图片压缩应用很广泛,如生成缩略图等。前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小。 我使用 opencv 进行图片处理,于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理, opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法,奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸,于是自己在思考后写出了此方法。本文使用python语言。 一、 opencv 常规使用 opencv 无需多言,做过图片处理的人应该都知道此类库,下面我介绍一些常用方法。 1.1
一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np def connected_components_demo(src): src = cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行,把空间域的图像开窗卷积形式,变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果。转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示,处理之后再反变换回去。支持各种卷积处理的效果,比如模糊,梯度提取等,OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为
本节主要讲解图像的一些基础知识,以及图像的加载和获得属性,最后将会学到 OpenCV 摄像头的简单使用。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] x_grad = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 1, 0) y_grad = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 0, 1) x_grad =
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # sigma = 5、15、25 blur_img = cv.GaussianBlur(src, (0, 0), 5) usm = cv.addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0)
显然得到的图,并不是我们想要的,这是因为img_add = obj + bg,两个图的RGB元素相加超过了255时,会重新循环到另外一个值,我们只需要两者都取权重0.5,就可以避免这样的问题
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(src, 15, 30, termcrit=(cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv.TERM_C
小白近期对相机进行了标定,关于相机标定的原理和方法网上比较多,讲解也比较详细,这里小白也就不再重复,如果有对原理不是很清晰的小伙伴,可以后台私密我。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] dst = cv.edgePreservingFilter(src, sigma_s=100, sigma_r=0.4, flags=cv.RECURS_FILTER) resu
通常情况下,我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下,我们需要处理不同分辨率的(相同)图像。例如,当我们在图像中搜索某个东西时,比如人脸,我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下,我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像,并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔(因为当它们被保存在一个堆栈中,最高分辨率的图像在底部,最低分辨率的图像在顶部,它看起来像一个金字塔)。
相信大家经常会碰到上传图片的情景,如果图片过大,上传又有限制。这个时候就需要对图片进行压缩处理,截图有可能模糊或者尺寸依然较大,在线网站压缩又可能有隐私顾虑。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BINARY_INV = 1 # THRESH_TRUNC = 2 # THRESH_TOZERO = 3 # THRESH_TOZERO_INV = 4 # src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src)
python代码: import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", image) h, w = image.shape[:2] src = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) dst = cv.Laplacian(src, cv.CV_32F, ksize=3,
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # sharpen_op = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]], dtype=np.float32) sharpen_op = np.array([[0
考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
图像配准(Image Registration)是计算机视觉中的基本步骤。在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法。
光流是相机或物体运动引起的两连续帧图像中物体的运动模式, 是一个二维的位移向量场, 每一个向量表示第一个点到第二个点之间的位移
封装在OpenCV函数**cv.HoughLines**()中。它只是返回一个:math:(rho,theta)值的数组。ρ以像素为单位,θ以弧度为单位。第一个参数,输入图像应该是二进制图像,因此在应用霍夫变换之前,请应用阈值或使用Canny边缘检测。第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值,这意味着应该将其视为行的最低投票。请记住,票数取决于线上的点数。因此,它表示应检测到的最小线长。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BINARY_INV = 1 # THRESH_TRUNC = 2 # THRESH_TOZERO = 3 # THRESH_TOZERO_INV = 4 # src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h
好久没有给大家分享点有用的知识了,今天正好有空,而且有个很好的问题,所以就分享一下吧
特别要关注的是图中三个黑色正方形区域,它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域,我们二维码扫描不检测首先要做的就是要发现这三个区域,如果找到这个三个区域,我们就成功的检测到一个二维码了,就可以对它定位与识别了。三个角上的正方形区域从左到右,从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。不管角度如何变化,这个是最显著的特征,通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持,后来由Willow Garage和Itseez(现在是Intel的一部分)维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法,包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化,可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
考虑一个图像,其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如,较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,你需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自维基百科),这就是直方图均衡化的作用(简单地说)。这通常会改善图像的对比度。
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