OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
前面对这牌提取做个详细描述,与此相类似,车牌的字符分割也是很重要的一部分,字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
在上一节中,我们了解了基本的图像运算,这一节将了解在opencv将两张图片进行逻辑运算。逻辑运算在编程中较为常见的一种基本运算,在此不在进行赘述。我们首先了解一下opencv中的逻辑与运算,opencv中逻辑与运算与我们基本的逻辑与运算一致,也就是1 and 1为1,1 and 0 为0。我们可以通过一个小示例来直观的感受opencv的and运算方式。
将彩色图像,分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道; 针对不同通道使用不同阀值提取mask; 学会使用【通道分离】函数 cv.split; 学会使用【通道合并】函数 cv.merge; 学会使用【把输入的矩阵(或矩阵数组)的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵(或矩阵数组)的某些通道(通道复制)】函数 cv.mixChannels; 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
1. 需求分析 使用 OpenCV 图像像素读写操作原理,也就是 image[row][col] 获取和设值; 给图片添加水印:对应添加水印的位置,设置为水印图片的像素; 水印下能看到原图,也就是说水印必须是透明图片; 同时将水印透明位置像素(0,0,0)改变为同位置的图片的像素。 2. 直接将水印添加到图片 2.1 代码逻辑分析 读取水印logo图片; 读取需要添加水印的图片; 获取水印的宽高; 注意:此处水印使用的三通道读取,因此获取水印属性时需要加通道值。 利用图像像素读取设值原理,直接修改对应像素
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。 小姐姐很漂亮,有没有。
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家:python其实有很多黑科技(牛逼的库),我们既可以用python处理工作中的一些事儿,同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
Open Source Computer Vision Library,OpenCV于 1999 年由 Intel 建立,如今由 Willow Garage 提供支持。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
Matplotlib是一个用于Python的绘图库,它提供了多种绘图方法。在这里,将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片,保存图片等。
ROI指的是region of Interest,翻译过来就是你所感兴趣的区域。弱在一张图片中,你感兴趣的是某一个区域,那么这个区域就可以称为ROI。我们通过一些方法选取了该区域后,可以进行操作;例如颜色填充、图像变换等编辑。
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。
图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。
每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合,形成真彩色,有暗的,有明亮的。
linetype:线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型
基于像素直方图,实现字符分割:首先对图片进行二值化处理,统计水平方向和竖直方向上各行各列的黑色像素的个数,根据像素的特点确定分割位置,进而完成字符分割。
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
在上一篇博客进行了证件照更换背景颜色,纯蓝色,红色,白色之间的替换,有人私信我,可以不可以把背景换成其他图片,而不是单纯的颜色填充。这在photoshop里面就是选中一个图层然后复制到另外一张图片上去,用代码实现的话和上篇博文换纯色背景思路完全一样,只是在替换颜色时候有了新变化。
Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起。
上一节中,我们了解了色彩空间的转换,那为什么要了解色彩空间?上一节中并没有进行说明,这一节将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,在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,从而实现跟踪。
Open Source Computer Vision Library,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在实现人脸识别之前,我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前,我们需要先安装OpenCv,我们使用pip安装:
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。
欢迎阅读系列教程,内容涵盖 OpenCV,它是一个图像和视频处理库,包含 C ++,C,Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析,如面部识别和检测,车牌阅读,照片编辑,高级机器人视觉,光学字符识别等等。
想学习图像处理,不管是机器学习也好,深度学习也好,不会点OpenCV好像有点说不过去吧?所以,现在开始OpenCV的学习。
1. 学习目标 理解图像的分类,不同类型的图像的区别; 对图像进行二值化处理,对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明 按照颜色对图像进行分类,可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。 二值图像:只有黑色和白色两种颜色的图像。 每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。 灰度图像:只有灰度的图像。 每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度,如:0 表示纯黑,255 表示纯白。 彩色图像:彩色图像通常 采用红色(R)、绿色(
阿基米德原理:流体静力学的一个重要原理,它指出,浸入静止流体中的物体受到一个浮力,其大小等于该物体所排开的流体重量,方向竖直向上并通过所排开流体的形心。这结论是阿基米德首先提出的,故称阿基米德原理。结论对部分浸入液体中的物体同样是正确的。同一结论还可以推广到气体。
算法:图像多孔洞填充是使用简单的图像阈值来将边界与背景分开,即强度高于某个值(阈值)的像素是背景,其余像素是前景。虽然中心图像显示此阈值图像(黑色代表背景,白色代表前景),但是边界被很好地提取(它是纯白色)的同时,图像的内部也具有类似于背景的强度。通过从像素(0,0)执行填充操作来提取背景,不受泛洪填充操作影响的像素必然位于边界内,反转并与阈值图像组合的泛洪图像就是前景蒙版了,即白色填充圆形边界内的所有像素。
算法:图像阿尔法通道是RGB色彩空间三个通道的基础上,还可以加上一个A通道,也称alpha通道,表示透明度和半透明度。虽然图像阿尔法通道值不同,但是在图像显示时没有差别。这种四个通道的色彩空间被称为RGBA色彩空间,PNG格式的图像是一种典型的四通道图像。alpha通道的赋值范围是[0, 1],或[0, 255],表示从透明到不透明。
最近在使用OpenCV的Python接口时,遇到了一个错误:"module 'cv2' has no attribute 'CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE'"。我发现这个问题在一些较旧的OpenCV版本中出现,可能是因为OpenCV的API在某些版本中发生了变化。在这篇博客文章中,我将介绍这个问题的原因,并提供解决方案来解决这个错误。
zeros 相当于创建一张黑色的图,每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0);
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,即Sobel,Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。
一切看似复杂的计算机视觉项目,其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理,主要分为两个部分:
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
算法:肤色范围划定为:色调值在[5,170]之间,饱和度值在[25,166]之间(肤色范围根据实际图片设定)。
在计算机视觉领域,OpenCV是一款广泛使用的开源库,用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时,了解如何创建和显示窗口,以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作,帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
仿射变换其实包含了一系列的操作:平移,缩放,旋转等,不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
1. 知识点 cv.namedWindow() 创建一个窗口; cv.createTrackbar() 创建一个轨迹栏; cv.getTrackbarPos() 获取对应轨迹栏的轨迹位置; cv.waitKey() 键盘操作返回对应的key。 2. cv.namedWindow() 函数说明 函数使用 cv.namedWindow(winname, flags=None) 参数说明 参数 说明 winname 表示创建窗口的名称。 flags 表示创建的窗口类型。 flags 说明 值 说明 WINDO
图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
哈喽,大家好,我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中,我们需要对物体进行边缘检测,而且是越精准越好。那么,OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢?
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
算法:二值化阈值处理是将原始图像处理为仅有两个值的二值图像。二值化阈值处理是将灰度值大于阈值的像素设为白色(255),小于或等于阈值的像素设为黑色(0);或将大于阈值的像素设为黑色(0),小于或等于阈值的像素设为白色(255),二者只是显示形式不同。二值化阈值应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像,灰度图像的通常只有1个,值范围是[0, 255],一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色,255表示纯白色。0~255之间的数值表示不同的亮度(即色彩的深浅程度)的深灰色或浅灰色。因此,一副灰度图能展示丰富的细节信息,如图1所示。
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