pixelpoints.shape= (1158, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
pixelpoints.shape= (9129, 1, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
ret,image= cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)
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、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——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。官方下载链接如下:https://opencv.org/releases/
热力学第一定律(the first law of thermodynamics)就是不同形式的能量在传递与转换过程中守恒的定律,表达式为△U=Q+W。表述形式:热量可以从一个物体传递到另一个物体,也可以与机械能或其他能量互相转换,但是在转换过程中,能量的总值保持不变。其推广和本质就是著名的能量守恒定律。
在计算机视觉和图像处理领域,光照对图像质量和分析结果都有重要影响。由于光照条件的不同,同一场景下的图像可能有着明显的亮度差异,这对于图像的分析和处理是不利的。因此,光照归一化处理是一个常见的预处理步骤之一。 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库,它提供了丰富的图像处理函数和工具。本篇文章将详细介绍OpenCV中的光照归一化处理方法,并给出相应的代码示例。
GIF 动图的分解可以利用 PIL模块的Image类来实现。下面的自定义函数可以将一张GIF动图分解到指定文件夹:
上一篇:[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 八、ROI泛洪填充
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。
下面是完整的代码,里面额外添加了一些边缘检测,求帧差,镜像,添加文字等功能。(上传的动图像素差是腾讯的锅,压缩得太厉害)
自定义卷积核,如3×3、5×5、7×7、9×9、11×11 Tip:卷积核需归一化。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Aug 25 14:35:33 2018 @author: Miracle """ import cv2 import numpy as np #加载图像 image = cv2.imread('../data/lena.jpg') #自定义卷积核 kernel_sharpen_1 = np.array([ [-1,-
在图像处理中,有的时候会有对图片进行角度旋转的处理,尤其是在计算机视觉中对于图像扩充,旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多,比如用户上传图片是竖着的时候,不好进行处理,也需要对其进行旋转,以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式,一种是转化为numpy矩阵后,对numpy矩阵进行处理,另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理,以实现旋转角度的结果。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
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。
OpenCV不仅提供了绘制线段、矩形、圆等方法,还提供了一个绘制箭头线段的函数arrowedLine(),OpenCV官方文档介绍:
图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低
deprecated pixel format used, make sure you did set range correctly
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。
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。
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。
牛顿第三运动定律的常见表述是:相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等,方向相反,作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律,阐述了经典力学中基本的运动规律。
阈值处理就是设定某个阈值,然后对大于阈值的像素或者小于阈值的像素统一处理的过程。比如下面这个简单的图像:
算法:图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关。图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像,支持水平拼接图像,垂直拼接图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拼接像素。例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像,图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是:假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐,并且在其位置上保持静止,对于手持式相机几乎完全不可能。变形模型的另一个选择是球面坐标,允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面,其中高强度的像素表示山峰,低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升,根据附近的山峰(坡度),来自不同山谷的水明显会开始合并,颜色也不同。为了避免这种情况,要在水融合的地方建造屏障。继续填满水,建造障碍,直到所有的山峰都在水下。然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed(分水岭算法)背后的“思想”。
import cv2 import numpy as np def is_inside(o,i): ox,oy,ow,oh=o ix,iy,iw,ih=i return ox>ix and oy>iy and ox+ow < ix+iw and oy + oh <iy+ih def draw_person(image,person): x,y,w,h = person cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2) img =cv2.imread("xhs2.jpg") hog=cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) found,w=hog.detectMultiScale(img)#,found1,0,Size(4,4), Size(0,0), 1.05, 2 found_filtered=[] for ri,r in enumerate(found): for qi,q in enumerate(found): if ri != qi and is_inside(r,q): break else: found_filtered.append(r) for person in found_filtered: draw_person(img,person) cv2.imshow('people detection',img) cv2.waitKey(0)
算法:图像腐蚀将图像的边界点消除,使图像沿着边界向内收缩,将小于指定结构体元素部分去除。图像腐蚀用来“收缩”或“细化”二值图像中的前景,实现去除噪声,元素分割等功能。
程序运行到这,图片闪退,在cv.imshow()后加入cv2.waitKey()即可
学校把很多考试都放在暑假考了,我们专业有6科,分布在一个月内。又要备赛数学建模,快乐暑假已经被榨干了... ...
算法:图像拆分是将JPG、PNG、BMP等图像文件分割成若干份。图像拆分帮助用户快速按照实际需要的比例和像素分割图像,支持水平拆分图像,垂直拆分图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拆分像素。由于保留的局部图像的文件大小小于原始图像的文件大小,可节省存储空间,而且当需要加载原始图像时,可只加载保留的局部图像,并根据恢复信息恢复去除的局部图像,从而可减少加载的图像所占用的内存空间。
牛顿第一运动定律:物体加速度的大小跟作用力成正比,跟物体的质量成反比,且与物体质量的倒数成正比;加速度的方向跟作用力的方向相同。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。
## 2.opencv中形态处理: 1. 腐蚀操作:被操作的对象必须是二值图像;两个操作对象:一个是原始图像,另一个是卷积核;操作过程:被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核扫描图像中所有元素值均为1时,其值才为1,否则值为0;函数:result=cv2.erode(src,kernerl,iternation)
这两天学习OpenCV-Python时,也就是cv2库,读取图像时不时出现和预料之外的结果。于是作者从源头来考究一下cv2.imread(filename, flags)
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用,那既然是图像处理,那必然要提到opencv模块了,该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,并且应用领域正在日益扩展,大致有以下几种领域
利用python的第三方模块 pyzbar 可以很方便的进行二维码的识别(也能识别条形码,用法别无二致)。
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。
有一句叫:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 这句话,在实际的应用中,让我体会很深,目前很多算法已经能到初步满足我们的需求,更多的时候是要花费大量的时间在处理数据上面,现实生活的数据经常是很难满足算法的基本要求,例如常见的样本不均衡问题的等,今天要介绍的就是1、固定区域图片裁剪;2、自定义裁剪图片
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
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~
HSV 的色相范围为 [0,179],饱和度范围为 [0,255],值范围为 [0,255]。不同的软件使用不同的规模。
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
友情链接:https://blog.csdn.net/u012348774/article/details/78255130
图像处理是计算机视觉领域的一个基础部分,是对图像进行数字化处理的过程。下面是几个图像处理的基础知识点:
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式:Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能:读取图片文件。 参数: windows位图:后缀名为bmp JPEG文件:后缀名为jpeg/jpg JPEG2000:后缀名为jp2 便携式网络图像文件:后缀名为png TIFF文件:后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag,标志,默认值为IMREAD_COLOR,取值有如下几种: IMREAD_UNCHANGED:如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则会被裁剪)。 IMREAD_GRAYSCALE:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH:如果设置,当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR:如果设置,图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL:如果设置,总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型,所以传入数值也行: flags >0:等同于IMREAD_COLOR。 flags =0:等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0: 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1,给其他整型也是可以的。 返回值:Mat类型。从opencv2开始,用于存放图像的数据类型就是Mat, 二、图像的显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能:创建一个窗口。 参数:参数一是winname,给创建的窗口起一个名字,以后通过这个名字调用该窗口;参数二整型的flags,定义窗口的属性,默认值是WINDOW_AUTOSIZE,其他取值如下所示: WINDOW_NORMAL:用户可以调整窗口大小(不受约束)/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN:将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO:不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能:在指定窗口显示图像。 参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能:等待按键或延迟多少毫秒。 参数:整型的delay,默认值是0。设置为0表示永久等待按键,设置为非零,表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()
开闭运算是二值形态学的重要部分,是对腐蚀和膨胀算法的扩展应用,在图像的去噪方面也是十分的常用。
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
numpy 中也提供一种旋转图像或者矩阵的方法 np.rot90 顾名思义就是选择多少个 90 度,与 OpenCV 中实现不同的是,numpy 的这个函数是逆时针旋转的,其函数说明如下:
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