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python实战篇(七)---一寸照换背景

前言: Python实战篇重在实战,今天,我们就来编写一份用于一寸照换背景的代码 ,最后的成果就是放入一张蓝色背景的一寸照,手动选择替换的背景为红色或者绿色(其他颜色需要自己适配),然后运行代码,最终本地生成一张一寸照...一寸照换背景 一、实战简介 本次实战主要用到了两个python包(opencv,numpy),事先小编为了简便,只设计了蓝色背景其他背景的代码适配,代码的主要思想是提取当前一寸照图片的hsv,...将其设置为蓝色空间范围,然后通过阈值化操作,大于阈值的像素都转换为目标像素,不是阈值的像素则不处理,Python语法中主要使用了for循环。...hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_blue=np.array([90,70,70]) #里面三个数值可以控制好处理出来的效果和噪点...upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #cv2.imshow('Mask

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手把手教你用OpenCV做人脸口罩佩戴检测(附详细步骤+代码)

导读 本期介绍使用OpenCV实现人脸口罩佩戴检测的详细步骤,手把手教你做一个效果还可以的口罩佩戴检测系统。...口罩检测思路与常用方法 动手实现人脸口罩佩戴检测系统之前,我们常常会思考如何检测一个人是否佩戴口罩?...效果展示 演示从视频中检测人脸是否佩戴口罩,未佩戴口罩语音提示,避免露脸,测试视频素材来源于网络,实测使用笔记本自带摄像头检测效果更佳: 实现步骤与对应代码 程序实现步骤: (1) 使用OpenCV...颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180,255,255])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv...])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv

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Python OpenCV给证件照换底色

投简历、找工作这些事都需要证件照,有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小,本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色 ---- 1、读取照片 import cv2 import...比例和尺寸只能设置一个 # 修改尺寸 image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5) ---- 3、BGR图片灰度图 彩色图无法进行梯度闭运算。...) 可以彩色图片转化为hsv灰度图片 转换成hsv是因为,hsv的色彩空间有表可查。...# 图片转换为二值化图 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv) ---- 4、图片二值化处理 形态学变换需要的是二值图片。...cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red) hsv:图像 lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值,图像值变为0 upper_red指的是图像中高于这个

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一文弄明白 OpenCV Mat 中通道channels的作用

介绍 openCV 是使用 Mat 进行存储图片,记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢? 在网上找到有很多是C语言写的。在这里我想使用java的语法给大家介绍一下。...不知道注意到了没有,我上面是rbga直接转成了BGR高位转换的情况下,A通道会被直接丢弃。体现在图像上就会没有透明效果了。...PS:所以有一个小常识,RGBGray,然后再Gray转换回RGB会出现色差。因为转换过程中避免不了信息丢失。 2.2 小结 当我们弄明白通道数的概念之后。...我们使用OpenCV时,新手经常出现Mat错误,就在于通道转换了。因为OpenCV有些算法是必须单通道的。而我们一不小心传了3通道的。或者,Mat是三通道的。...(图片是BGR的顺序存储的) 4. 总结 到这里关于通道的介绍就结束了。以上内容基于自己的理解和验证。openCV4.6 SDK版本,java开发环境下进行的验证。

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如何使用 OpenCV Python 检测颜色

读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像, 现在,选择我们想要检测的颜色,并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的... OpenCV 中,色调的值从0到180,饱和度的值从0到255。因此,OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。...HSV 颜色图 H 根据 x 轴取值,S 根据 y 轴取值,V 始终 (20-255) 之间的范围内取值。...使用 HSV 值,我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量(掩码)。...Detected_img 将是程序的最终输出,并使用 OpenCV 模块中的 imshow()函数显示。 我们的例子中,我们检测输入图像的红色和绿色,下面的代码只检测红色和绿色。

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opencv(4.5.3)-python(十)--改变色彩空间

翻译及二次校对:cvtutorials.com 目标 • 本教程中,你学习如何图像从一个色彩空间转换为另一个色彩空间,如BGR ↔ 灰色,BGRHSV,等等。...• 此外,我们创建一个应用程序,提取视频中的彩色物体。 • 你学习以下函数:cv.cvtColor(),cv.inRange(),等等。...改变色彩空间 OpenCV中,有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法:BGR ↔ Gray和BGRHSV。...因此,如果你OpenCV的值与它们进行比较,你需要将这些范围归一化。 对象跟踪 现在我们知道了如何BGR图像转换为HSV,我们可以用它来提取一个彩色物体。...HSV中,要比BGR色彩空间中更容易表示一种颜色。我们的应用中,我们尝试提取一个蓝色的物体。因此,方法是这样的: 1. 取出视频的每一帧 2. 从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间 3.

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五、对象追踪

一、学习目标 了解为什么色彩空间的转换那么重要 了解opencv中进行对象跟踪的方法 二、了解OpenCV中使用inRange进行对象跟踪 2.1 了解色彩空间的转换为什么那么重要 上一节中,我们了解了色彩空间的转换...上一节中并没有进行说明,这一节通过色彩空间的转换,使我们能够对一些对象进行追踪;这一节所需要转换的色彩空间是HSV色彩空间,HSV色彩空间中,不同的颜色有不同的取值范围,通过这些范围可以对一些指定颜色进行过滤捕获...2.2 使用inRange对图像进行捕获 python中,使用inRange方法可以对图片进行过滤,从而捕获我们需要捕获的内容。...随后图片进行HSV转换: hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) 随后创建的数组,以及转换的图片传入inRange方法中: min=np.array...=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) flag=cv2.inRange(hsv_img,lowerb=min,upperb=max) cv2.imshow

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Python中使用opencv-python库进行颜色检测

Python中使用opencv-python库进行颜色检测非常简单,首选读取一张彩色图像,并调用函数imgHSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV);函数原图...img转换成HSV图像imgHSV,再设置好HSV三个分量的上限和下限值,调用inRange函数imask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)HSV色彩图像转换成掩码图...颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中,尤其不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。...() plt.show() cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() VScode中运行结果如下图所示: 注意:由于python-opencv...如下图所示: 参考资料 HSL和HSV色彩空间 OpenCVHSV色彩空间基础知识 三分钟带你快速学习RGB、HSV和HSL颜色空间 Learn-OpenCV-in-3-hours Python

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基于OpenCV实战:对象跟踪

例如,如果二进制阈值应用于具有(180,255)的图像,则大于180的像素将以白色突出显示,而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。 继续下面的操作之前,请在系统中安装OpenCV。...HSV = cv2.cvtColor(Blur_img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 步骤3:找到对应对象的HSV颜色 Obj_low = np.array([0,0,0]) # In my...MASK = cv2.inRange(HSV, Obj_low, Obj_high) #MASK2 = cv2.inRangeHSV,Obj2_low,Obj2_high) 如果尝试跟踪两个不同的对象...轮廓可能不止一个,但主要对象的面积最大。所以选择轮廓最大。然后.. 步骤6:在对象上绘制圆 得到主要物体的轮廓轮廓上画一个圆。...= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) MASK1 = cv2.inRange(HSV, Obj_low, Obj_high) MASK1 = cv2.erode

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