参数三: filetypes,比如我上面的设置过滤掉了其他非.jpg、.png文件
Opencv是一个计算机视觉库,Opencv所提供的函数能非常高效的实现计算机视觉算法。
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像:
本节讲解如何利用opencv、PIL、 scikit-image等工具进行图像读取、图像保存、图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序。
最近在对接公司一些新闻接口的时候,发现接口茫茫多:CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是,由于新闻推送场景不同,每条新闻的配图尺寸也就不同,比如PC要求高清大图,而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图,一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了,难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS?
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
專 欄 ❈ sunhaiyu,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值。在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法,具有非常强大的功能,是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中,我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。因此,下文主要偏向于实践。
OpenCV是一个大而全的完整的计算机视觉库,有时候我们项目只是用到了一些基础功能,并没有必要用OPenCV的官方编译好的版本,那个对我们来说太大啦,这个时候其实我们可以重新对OpenCV编译,在编译时候选择我们需要的模块,其它不需要的统统去掉,然后再完成cmake编译,这样得到的就是一个OpenCV的精简版本,一般情况会比现在的小很多,而且很多传统的算法都还可以很好的工作,要完整这样一件事情,首先需要了解一下OpenCV模块的整体的架构与设计。
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a
使用OpenCV进行人脸检测我写过两篇文章《C++ OpenCV之级联分类器--人脸检测》和《Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测》,不过这两篇里面用到的检测方式都是HAAR级联检测器,现在OpenCV4里面官方支持的人脸检测方法也已经是基于深度学习的方法进行检测了,所以我们这篇主要就是看OpenCV下用DNN进行人脸检测。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集,我们必须先深入了解基本的图像处理技术,例如图像增强,包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别(OCR)。
完整的notebook文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
OpenCV在OpenCV增加了DNN模块,DNN模块可以加载预先训练好的Caffe/tensorflow等模型数据,基本支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。
本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍,并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。
针对对一个问题,OpenCV开发包包含的东西太多了,大而全,而它们的项目可能需要只是一点点,需要的是小而精,其实这个很容易解决,这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植,通过CMake自己编译,关于这个问题,我也写过一篇文章来介绍,感兴趣可以点击这里:
OpenCV的cv2.add()对两张相同大小和类型的图像进行加法运算,或对一张图像与一个标量进行加法运算。 下面这段程序比较了OpenCV 加法和Numpy直接相加的区别。 需要注意的是,常见RGB图像的颜色空间是8位,即RGB数值范围为0—255。cv2.add() 是饱和运算(相加后如大于255则结果为255),而Numpy加法是模运算,即超出255之后,除以255的余数作为数值。
moviepy是一个用于视频编辑的python模块,能够实现基本的操作,比如视频的裁剪,拼接,插入标题等等 甚至还自带了一些高级的特效,以后再说。当然,gif格式的读写也在其内。
它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
Python中有许多用于图像处理的库,像是Pillow,或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用,其实只是你不知道怎么用罢了。今天就给大家带了一些美图技巧,让你的图美翻全场,朋友圈赞不绝口,女朋友也夸你,富贵你好厉害啊!
项目地址:https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
参考文章:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。希望把这些知识分享给初学者。
直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。
执行以下命令安装opencv-python库(核心库)和opencv-contrib-python库(贡献库)。注意:命令拷贝后要合成一行执行,中间不要换行。
在翻以前oschina上写的博客的时候,看到这篇觉得还挺有趣的,就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
1、 cv2.imread():读入图片,共两个参数,第一个参数为要读入的图片文件名,第二个参数为如何读取图片,包括
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转,或者是对图片的模糊操作。
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作,像是对视频文件的操作:视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作:音频剪辑,音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件,格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多,本文选取一些极具代表性的操作,以代码的形式实现各个操作。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;在科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测,具体见深度学习在断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,😄~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下图所示: 📷 📷 附:
上学期的网络程序设计课程(12-19week)很快就要结束了,回想起来这两个月的学习,感悟很多。在以往的学习中,常用的一些系统性的简单但易忘的知识点我往往会整理下放在博客上,可以经常进行查阅,从CSDN到博客园到8月份刚建的我的域名博客:blog.csxiaoyao.com,可以说以往的博文都是写给自己看的,只能算是个笔记,而这次的博文完全是为了能够向读者阐述我的学习经历和心得。
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单,就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本;而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题,并制作了如下的流程图。
在工作中。在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分。当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。
3、生成路径,将正样本集的路径要存成 *.vec格式;负样本集的路径不做要求,*.txt就可以;
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法,顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV,通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
在日常生活中,我们需要处理图片的地方有很多,像这次是加国旗,下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办,万能的python可以搞定一切。
目前,涉及面部分类的计算机视觉问题,通常都需要使用深度学习。因此在将图像输入神经网络之前,需要经过一个预处理阶段,以便达到更好的分类效果。
现如今我们每时每刻都在与图像打交道,而图像处理也是我们绕不开的问题,本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法,顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV,通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
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