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\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
在一维空间中,最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中,像素点的坐标都是整数,该方法就是选取离目标点最近的点。
返回的是三维数组(high, width, 3),当我们需要对图像进行缩放时需要用到cv2.resize()函数:
本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ,仅根据识别对象的尺寸和颜色进行简单的物体识别。专业的图像识别须借助机器学习(含神经网络即深度学习),本篇不做介绍。
缩放就是调整图片的大小,使用cv2.resize()函数实现缩放。可以按照比例缩放,也可以按照指定的大小缩放:
算法:图像相似程度是通过图像直方图、汉明距离、平均哈希法、感知哈希法等来计算相似程度。
使用cv2.resize时,参数输入是 宽×高×通道 ,与以往操作不同,需要注意。具体参见opencv: cv2.resize 探究(源码)。
补充知识:tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别(io.imread和cv2.imread)以及(transform.resize和cv2.resize)
3、计算差异值:dHash算法在相邻像素之间工作,因此每行9个像素之间产生8个不同的差异,总共8行,产生64个差异值。
我们 习惯的坐标表示 是 先 x 横坐标,再 y 纵坐标。在图像处理中,这种惯性思维尤其需要担心。
计算出的共同背景如下(其中白色部分表示蓝绿红三通道全部相同,是真正的背景。彩色的表示仅有部分通道相同):
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设,我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0),' 20 ':(1,0),' 30 ':(0,1),' 40 ':(1,1)}
分割 适用于背景较暗的照片,光亮时需要调整参数。 import cv2 import numpy as np def binarize(img, threshould=180): ret, binary = cv2.threshold(img,threshould,255,cv2.THRESH_BINARY) return binary def morphology(img, mode, kernel_size): kernel = cv2.getStructuringElem
作者:Akula Hemanth Kumar deephub翻译组:孟翔杰 目录 1.缩放 2.平移 3.旋转 4.仿射变换 5.透视变换 缩放 图像缩放是指调整图像的大小 magnification
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
预处理加速 核心就是:多进程 例子 import glob import os import cv2 ### Loop through all jpg files in the current folder ### Resize each one to size 600x600 for image_filename in glob.glob("*.jpg"): ### Read in the image data img = cv2.imread(image_filename) ##
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。
我们将使用“不安全”的Python将一些Numpy代码加速100倍。 假设你在用pygame编写一个游戏,并且你需要经常调整图像大小。我们可以使用pygame或openCV调整图像大小:
最近邻插值,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为插值后的输出。
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst
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。
本文介绍了一种用于人脸检测的级联卷积神经网络方法,该方法能够有效地检测多姿态、多表情的人脸,同时具备较好的鲁棒性。该方法包括人脸图像预处理、人脸区域检测、人脸姿态估计、人脸关键点定位和人脸属性识别等步骤。同时,本文还介绍了一种基于级联卷积神经网络的人脸检测系统,该系统具有较高的检测准确率和实时性能。
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。
圣诞将至,虽然咱不过这洋节,但是热闹还是要凑一下的,相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了,今天咱们就自己动手,给头像增加一个圣诞帽
当我们在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到如下错误信息:OpenCV Error: Assertion failed (ssize.width > 0 && ssize.height > 0) in cv::resize, file C:\proj。这个错误通常是由于图像的宽度或高度为0导致的。在本篇文章中,我将介绍一些可能导致这个错误的原因,并提供一些解决方法。
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列(五)】
出差做PPT,要放一些图片上去,原图太大必须resize,十几张图片懒得一一处理了,最近正好在学python,最好的学习方式就是使用,于是写了一个批量处理图片resize的代码,在写的过程中,熟悉了python自己的os模块和opencv的cv2模块。
o.shape= (460, 460, 3) rst.shape= (230, 920, 3)
1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1- y分量形状 (460, 460) u分量形状 (230, 230) v分量形状 (230, 230) 317400 211600 (211600,)
下面简单图片演示一下: 提取mask: ===> 替换背景: + = python的opencv代码如下: # coding=utf-8 import cv2 import numpy as
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。
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行颜色检测的博文,当然使用opencv-python库也可以实现。 在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);函数将原图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)将HSV色彩图像转换成掩码图,掩码图中只有黑白二值图像,从而达到颜色检测的目的。颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中,尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。
使用OpenCV的cv2.imread()函数加载我们的图像。 因为,此函数将图像加载为BGR,我们将图像转换为RGB,以便我们可以使用正确的颜色显示它们 网络第一层的输入大小为416 x 416 x 3.由于图像大小不同,我们必须调整图像大小以与第一层的输入大小兼容。 在下面的代码中,我们使用OpenCV的cv2.resize()函数调整图像大小。
说明:python先将204和213转为二进制,然后做”与“运算,然后再将他们转为十进制,并输出!
图片就是矩阵,图片的加法运算就是矩阵的加法运算,这就要求加法运算的两张图片的shape必须是相同的。
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频,主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端,但是实际实现起来确实非常简单,我们只需要接触opencv模块,就能很快的实现视频字符化。但是在此之前,我们先看看我们实现的效果是怎样的:
算法:图像显著区域是使用双线性插值调整图像大小至原图的1/2、1/4、1/8…,再使用双线性插值将生成图像放大到原图大小得到的金字塔两两求差相加并正规化到[0,255]获得图像灰度剧烈变化的区域,也是我们眼球感兴趣区域。
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。
小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+。传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别。任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌。 ---- 生成车牌数据 1.定义车牌
.getAffineTransform(src[],dst[])通过三点可以确定变换后的位置,相当于解方程,3个点对应三个方程,能解出偏移的参数和旋转的角度。
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。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。
在网上看了好久一直没解决问题,好多都是复制粘贴别人的东西,耽误时间,小编在多次尝试和修改后终于成功了,废话不多说,直接上代码:
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。
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。
OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高,完全可以达到实用级别,其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型,总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱,而且只支持英文字母与数字识别,不支持中文,不得不说是一个小小遗憾,但是对比较干净的文档图像,它的识别准确率还是相当的高,速度也比较快,基本上都在毫秒基本出结果。
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