目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的目标检测(ObjectDetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景...目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。...下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口实现从视频中物体颜色识别和跟踪。...阈值！...= cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) mask_green
为此，我们使用OpenCV中的medianBlur() 函数。中值模糊通过计算与内核重叠的像素值的中值，然后将其中心像素替换为中值。但是，我们可以根据需要先使用高斯模糊。...接下来，我们需要检测图像的边缘。为此，将自适应阈值与OpenCV中的adaptiveThreshold() 函数一起应用。...左：自适应阈值之前—右：自适应阈值之后 为了使图像看起来更清晰，我们可以使用OpenCV中的detailEnhance()函数。...“细节增强”过滤器中的步骤相似，但是这次不是使用detailEnhance() 函数，而是使用openCV中的bilateralFilter()函数。...最后，通过应用openCV中的threshold()函数，根据指定的阈值将灰度图像转换为全黑或全白。 以下是“铅笔边缘”过滤器的结果示例。 ?
尝试使用 cv_hal_medianBlur 函数进行中值滤波，当前版本下这个函数默认为空。...// 这里应该是预留了自行定制中值滤波函数的入口 CALL_HAL(medianBlur, cv_hal_medianBlur, src0.data, src0.step, dst.data,.../// 往 module 中添加一个 string 常量 Py_DECREF /// 回收一个 python 对象 PyObject_Call /// 调用一个 python 函数并返回结果的指针...编译完成后，启动 python，调用 import 后 python 解释器会找到 PyInit_cv2 这样的名字的函数并调用这个方法，我们就只要在这个方法内部创建 module 以及添加模块内的方法即可...opencv 中，init 函数位于 python module 下的 cv2.cpp 文件中: PyObject* PyInit_cv2() { import_array(); // from
解决cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s错误当我们使用...OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时，有时候可能会遇到以下错误：cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules...error: (-215) s错误的发生，并成功进行图像的缩放操作。...\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s错误时，我们需要仔细检查函数参数的设置是否正确。...如果图片读取失败，则会输出错误信息。然后，我们获取源图像的大小，并设置要缩放到的目标图像的大小。接下来，我们选择了线性插值方法 (cv2.INTER_LINEAR)。
cv2.imshow() cv2.waitKey() ，满满的一屏图像看得眼花缭乱。...，我们先读取一张图片，然后进行简单的自适应阈值函数处理，记录一下不同参数下的结果。...# USAGE # python visual_logging_example.py # 导入所需要的包 from logging import FileHandler from vlogging import....COLOR_BGR2GRAY) # 第一次添加记录 logger.debug(VisualRecord("src", [image], fmt="png")) # 使用自适应阈值函数处理 for...s in range(1, 6, 2): img_gray = cv2.medianBlur(img_gray, s) img_edge = cv2.adaptiveThreshold
) 1# 所有像素的总和即上面的元组值相乘 2img.size 133000 1# 图像的数据类型 2img.dtype 1dtype('uint8') img.dtype 在调试时非常重要，因为大部分错误是因为无效的数据类型引起的...# 解释：若图片 im2gray 的像素值小于 25，则像素置 0（黑），否则置 255（白） 21# ret ：得到的阈值，mask：阈值化后的图像 22print("ret", ret) 23cv2.../py_image_arithmetics.html) [Python下opencv使用笔记（四）（图像的阈值处理）] (https://blog.csdn.net/on2way/article/details...，比如代码中每个函数花费了多少时间、调用了多少次等等。...) python 中的 time 模块也可以实现该功能 OpenCV 中的默认优化 OpenCV 的许多函数都是使用SSE2、AVX等优化的。
1）漫画风格 先来说第一种方法，这种方法的核心思想是利用了名为“阈值化”的技术，这种技术是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而进行的像素级别的分割。...()方法对图片进行二值化操作，函数中的参数大多用于设置自适应二值化的算法和阈值等。...img_gray = cv2.medianBlur(img_gray, 5) 再来看看这次生成的素描图（下图），是不是看起来舒服多了，还有一种手绘漫画的感觉。 ?...经过试验，使用上面提到的中值滤波函数cv2.medianBlur()进行模糊化操作最终得到的素描图效果并不好，这里我们尝试使用高斯滤波进行图片模糊化，代码如下： img_blur = cv2.GaussianBlur...在上面这段代码中，我们提取主题页的ID作为待保存图片名称的一部分，save_jpg()函数中会把每张图片转换为素描图并保存到本地。
• 你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold。 简单的阈值处理 对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值，它就被设置为0，否则就被设置为一个最大值。...OpenCV提供了不同类型的阈值处理，由该函数的第四个参数给出。上述的基本阈值处理是通过使用cv.THRESH_BINARY类型完成的。...在全局阈值化中，我们使用一个任意选择的值作为阈值。...同样地，Otsu的方法从图像直方图中确定一个最佳的全局阈值。 为了做到这一点，使用了cv.threshold()函数，其中cv.THRESH_OTSU被作为一个额外的标志传递。阈值可以任意选择。...它可以在Python中简单地实现，如下: img = cv.imread('noisy2.png',0) blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) # find normalized_histogram
一、学习目标 了解什么是卷积 了解模糊的使用方法与应用 如有错误欢迎指出~ 二、了解模糊的应用 上一篇:[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 八、ROI泛洪填充 2.1 了解卷积是什么...2.2 均值模糊 在OpenCV中均值模糊使用blur函数，blur函数一般使用可以接收2个参数，一个是src为输入的图像，一个是ksize为卷积核大小；卷积核大小可以给予一个矩阵，如上图所属的111是...2.3 中值模糊 中值模糊使用medianBlur函数，medianBlur一般接收2个参数，一个是待处理的图片，还有一个是核的大小，规定为大于1的奇数，例如3、5、7… 现在我有一张有椒盐噪点的图片...2.4 锐化 在OpenCV中我们可以自定义内核对图像进行卷积，内核也有几种不同标准的内容，可以给图像进行卷积后达到一些指定的效果。自定义对内核进行卷积使用filter2D函数。...()#destroy 以上代码中blur_img，是均值模糊后的图片，我们将blur_img传入值filter2D函数中使用指定的卷积核进行锐化，最后得到dst图像数据。
这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。....imread('image/lufei.jpeg',0) img = cv2.medianBlur(img, 5) ret,th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2...下面的例子中，输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法，设127 为全局阈值。第二种方法，直接使用 Otsu 二值化。第三种方法，首先使用一个 5×5 的高斯核除去噪音，然后再使用 Otsu 二值化。... 在这一部分演示怎样使用 Python 来实现 Otsu 二值化算法，从而告诉大家它是如何工作的。...实现这个算法的 Python 代码如下： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) blur = cv2.
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。...它们的差别是第一个函数使用标准的 Hough 变换，第二个函数使用基于概率的Hough 变换（因此名称里有个P)。...= cv2.medianBlur(gray, 7)#模糊降噪 ?...HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是： 第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。 第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。...第4个参数表示Hough变换累加器的阈值，高于该阈值的直线才被保留。 第5个参数表示线段的最小长度。 第6个参数表示线段间的最大间隙。
C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。...OpenCV 常用绘图函数 掌握如下函数的用法，即可熟练的在 Opencv 中绘制图形。...中值滤波 cv2.medianBlur()； 双边滤波 cv2.bilateralFilter()。...图像固定阈值与自适应阈值 图像阈值化是图像处理的重要基础部分，应用很广泛，可以根据灰度差异来分割图像不同部分，阈值化处理的图像一般为单通道图像(灰度图)，核心要掌握的两个函数： 固定阈值：cv2.threshold...膨胀腐蚀的应用和功能： 消除噪声； 分割独立元素或连接相邻元素； 寻找图像中的明显极大值、极小值区域； 求图像的梯度； 核心需要掌握的函数如下： 膨胀 cv2.dilate()； 腐蚀 cv2.erode
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 threshold函数-参数说明 OpenCV在图像二值化的时候提供了一些很有用的API函数，其实基于指定阈值与全局阈值二值化的API...实际上threshold在直接输入阈值的时候是支持三通道图像的，代码如下： src = cv.imread("D:/images/test.png") cv.imshow("input", src) h...但是当手动阈值输入，变成自动阈值计算的时候，threshold方法就只支持单通道的图像，换言之，对三通道的图像，threshold不支持自动阈值查找。...255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("auto-binary-gray", binary) 就会得到如下错误： error: (-215:...另外一个问题，这个也是很多新手调用C++版本threshold的自动阈值计算问过我的问题，就是自动阈值计算出来的阈值是多少，其实就是调用函数的返回double值而已。可见有时候大家不怎么看官方文档。
，需要用一些opencv相关的东西，虽然之前零零碎碎学习过一些，但是很久不用就忘了，打算写篇文章总结一下学习的过程以及一些常用的函数。...", dst4) cv.waitKey() 2.5 Sobel算子 Sobel算子是像素图像边缘检测 中最重要的算子之一，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。...", xy_sobel) cv.waitKey() 由于使用Sobel算子计算的时候有一些偏差, 所以opencv提供了sobel的升级版Scharr函数,计算比sobel更加精细. import cv2...("x,y scharr",xy_scharr) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 2.6 拉普拉斯算子 通过拉普拉斯变换后增强了图像中灰度突变处的对比度，使图像中小的细节部分得到增强...） 高低阈值比例为T2:T1 = 3:1 / 2:1 T2为高阈值，T1为低阈值 ?
一些示例包括相机镜头上的灰尘，胶卷中的颗粒（在模拟摄影和胶卷制作中很需要这种颗粒），CCD 传感器及其存储中的错误，发送和接收期间的错误以及扫描照片时的错误。 不需要非常高的噪声。...这些过滤函数为cv2.filter2D()， cv2.boxFilter()， cv2.blur()， cv2.GaussianBlur()， cv2.medianBlur()， cv2.sepFilter2D...我们需要传递源输入图像和一个定义方阵大小的数字作为调用此函数的参数，如下所示： output = cv2.medianBlur(img, 3) 此函数计算核成员所有值的中位数。...这意味着，如果在正确的位置看不到任何线或圆，则可以尝试调整传递给这些霍夫变换函数的参数的值。 有时，它可能会产生错误的结果，因为即使输入框中没有任何内容，也可以看到直线和圆圈。...发送和接收的过程还会在数字图像中引入错误。 图像修复技术可以还原退化和损坏的图像。 许多算法可用于修复图像。 OpenCV 库使用cv2.inpaint()函数实现了两种修复方法。
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。...method 定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大，累加器数组越小。...minDist：检测到的各个圆的中心坐标之间的最小距离（以像素为单位）。如果过小，可能检测到多个相邻的圆。反之，过大则可能导致很多圆检测不到。 param1：用于处理边缘检测的梯度值方法。...param2：cv2.HOUGH_GRADIENT方法的累加器阈值。阈值越小，能检测到的圆越多。 minRadius：半径的最小值（以像素为单位）。...", img0)gray = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图cimg = cv2.medianBlur(gray, 3)#模糊降噪cv2.imshow
为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。...python +opencv讲解 均值滤波 含义 如图：如果我们想对红色点进行处理，则它新值等于周围N乘N个像素点的平均（包括自身） ? 用表达式表达： ? 扩展到对整个图像进行均值滤波 ?...方框滤波 实现方法：函数boxFilter 处理结果=cv2.boxFilter(原始图像,目标图像深度,核大小,normalize属性） 目标图像深度: int类型的目标图像深度，-1表示与原始图像一致...实现方法：GaussianBlur 处理结果=cv2.GaussianBlur(原始图像src，核函数大小ksize，sigmaX) 核函数大小ksize：（N，N）必须是奇数 sigmaX：控制x...实现方法：medianBlur 目标图像=cv2.medianBlur(原始图像,intksize) intksize:核函数，必须为奇数. import cv2 a=cv2.imread('lenacolor.png
在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型： 1.颜色分割或阈值分割 2.语义分割 3.边缘检测 在本文里，我们将介绍基于颜色的图像分割，并通过OpenCV将其实现。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割...blur = cv.blur(img,(5,5)) blur0=cv.medianBlur(blur,5) blur1= cv.GaussianBlur(blur0,(5,5),0) blur2= cv.bilateralFilter...hsv = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV) 这个操作看似很小，但当我们尝试找到要提取的阈值或像素范围时，它会使我们的工作变得更加简单。...接下来是“颜色分割”的最重要一步，即“阈值分割”。这里我们将确定要提取的所有像素的阈值。使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈值分割，这可能是一个相当繁琐的任务。
在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型： 1.颜色分割或阈值分割 2.语义分割 3.边缘检测 在本文里，我们将介绍基于颜色的图像分割，并通过OpenCV将其实现。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割...blur = cv.blur(img,(5,5))blur0=cv.medianBlur(blur,5)blur1= cv.GaussianBlur(blur0,(5,5),0)blur2= cv.bilateralFilter...hsv = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV) 这个操作看似很小，但当我们尝试找到要提取的阈值或像素范围时，它会使我们的工作变得更加简单。...接下来是“颜色分割”的最重要一步，即“阈值分割”。这里我们将确定要提取的所有像素的阈值。使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈值分割，这可能是一个相当繁琐的任务。
在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习 衡量代码的性能。 一些提高代码性能的技巧。...另一个模块profile有助于获取有关代码的详细报告，例如代码中每个函数花费了多少时间，调用了函数的次数等。但是，如果你使用的是IPython，则所有这些功能都集成在用户友好的界面中方式。...1、使用opencv衡量性能 cv.getTickCount函数返回从参考事件（如打开机器的那一刻）到调用此函数那一刻之间的时钟周期数。...因此，如果在函数执行之前和之后调用它，则会获得用于执行函数的时钟周期数。 cv.getTickFrequency函数返回时钟周期的频率或每秒的时钟周期数。...img1 = cv.medianBlur(img1,i) e2 = cv.getTickCount() t = (e2 - e1)/cv.getTickFrequency() print( t
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