运行代码,会显示一张图片,当你按下q键时,显示图片的窗口被关掉,并打印出I'm done,结束程序。
OpenCV图像的基本操作 :使用包cv2,numpy import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg') cv2.imshow('image',img) k = cv2.waitKey(0) "把一个RGB图片看成一个3维的数组" img2 = img[20:300, 100:400] cv2.imshow('img2',img2) k = cv2.waitKey(0) "快速矩阵运算是numpy的优点,批量像素修改不需要使用循环,使用矩阵
import cv2img = cv2.imread('caijian.jpg')font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXimgzi = cv2.putText(img, '000', (50, 300), font, 1.2, (255, 255, 255), 2)无论是cv2.imshow('',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()或是cv2.imshow('',imgzi)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindo
对于CV2的库来说,一个彩色的照片通道的排序是,返回的图像格式的通道并不是按R、G、B排列的,而是按B、G、R顺序排列的。
大家都知道的,在OpenCV中,图像都是按 BGR 的 颜色通道顺序 来进行处理的。在自学OpenCV的过程中,我对 拆分和合并颜色通道 起了兴趣。自己写了一些代码来验证自己的思路。
问题的目的是突出骨骼的边缘和细节变化部分,但是图片的灰度动态范围较窄,并且有很高的噪声,难于使用单一方法进行增强。若使用直方图均衡化,由于图片本身灰度动态范围较窄,再均衡化则灰度更少,效果不好;左图并非低对比度图像,具有高低亮度的信息,单纯使用对数变换或伽马变换也不合适,目的并非压制高亮度。只有强化边缘和细节之后,才能调整亮度,所以要组合多种变换。
OpenCV-Python官方教程:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数,旋转后保存的图像会留黑边,下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Opencv 中 waitkey()& 0xFF,“0xFF”的作用解释「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
说明:我们设置一个键盘上的q键,当窗口显示后,我们按下键盘上的q键则可以销毁显示的窗口。
灰色图像的所有颜色通道的值相等,所以要想将彩色图像变为灰色图像,只需将他们颜色通道的值相等即可。
OpenCV是一个C++库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
OpenCV中的形态学转换操作有七种:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,礼帽,黑帽。
cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图。cv2.imshow('cat', img) # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片。cv2.waitKey(0) #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出。cv2.destroyAllWindows() #表示清除所有的方框界面。cv2.imwrite
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。
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。
[[1, 0, 100], [0, 1, 200]] 转变为2个矩阵: [[1, 0], [0, 1]] 和 [[100], [200]] 分别对应A和B矩阵,原图像为C[x, y] A * C + B = [[1x+0y], [0x+1y]] + [[100], [200]]
直接经过前面两节的内容。我想直接上代码应该是可以接受的。创建一个Python脚本,取名draw.py
from matplotlib import pyplot as pyl import cv2 import numpy img = cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/time2.jpg") img_BGR = cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/time2.jpg") img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.imread("C:/Users/xpp/Deskto
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:
python中waitKey如何使用 📷 说明 1、用于等待按钮。当用户按下按钮时,句子将被执行并获得返回值。 2、语法为 retval=cv2.waitKey([delay]) Retval:表示返回值;Delay:键触发的时间,单位为ms。 实例 import cv2 lena=cv2.imread("D:\pmjcv\lena.bmp") cv2.namedWindow("lesson") cv2.imshow("lesson",lena) key=cv2.waitKey() 以上就是python中w
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。
## 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)
友情链接:https://blog.csdn.net/u012348774/article/details/78255130
ret,image= cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)
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。
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)。
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:
双边滤波是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的,具有简单、非迭代、局部处理的特点。之所以能够达到保边去噪的滤波效果是因为滤波器由两个函数构成:一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数,另一个是由像素差值决定滤波器系数.
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0:上下翻转; flipCode>0:左右翻转; flipCode<0:上下 + 左右翻转; # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
linetype:线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型
过程图解 第一步 读取要进行处理的原图: origin_pic = './pic/6.jpg' save_folder = './generated_pics' img = cv2.imread(o
抠图(Matting)是图像处理领域的重要任务之一,旨在将对象与其它部分分离。OpenCV是一个开源计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具进行图像编辑处理,可以简单而快速地实现抠图功能,同时可以进行更多的图像处理、分析。下面我们将基于OpenCV,详细介绍如何使用Python实现背景去除功能。
程序运行到这,图片闪退,在cv.imshow()后加入cv2.waitKey()即可
1. 学习目标 图像理解 图像读取与显示 2. 灰度图像 —— 单通道 1. 人眼中的灰度图像 📷 2. 计算机中的灰度图像 [[ 72 72 71 ... 151 154 156] [ 75 73 69 ... 152 155 158] [ 78 73 66 ... 152 157 160] ... [ 94 94 94 ... 208 197 187] [ 92 92 93 ... 208 200 191] [ 96 96 97 ... 208 202 195]] 3
图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作,达到想要的结果,下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现,希望能够对大家有一定的帮助。
Python OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库,用于图像处理和计算机视觉任务。在 OpenCV 中,我们可以使用 NumPy 库创建图像,并应用算术和位运算来实现图像的增强、特效处理和图像融合等操作。本文将介绍如何利用 NumPy 创建图像,并展示如何使用 Python OpenCV 进行算术与位运算。
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)
使用cv2.imread()函数读取图像。第二个参数是一个标识,它用来指定图像的读取方式。
Python OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库,除了图像处理和计算机视觉任务外,它还提供了丰富的功能来绘制各种图形。无论是在计算机视觉应用中标记感兴趣区域,还是在图像上绘制几何形状或文本,OpenCV 都为我们提供了简单易用的方法。本文将介绍如何利用 Python OpenCV 进行图形绘制。
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
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。
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。
要创造卡通效果,我们需要注意两件事: 边缘和调色板,这就是照片和卡通的不同之处。为了调整这两个主要组成部分,我们将经历四个主要步骤:
📷 import cv2 import numpy as np def sift_keypoints_detect(image): gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints,features=sift.detectAndCompute(image,None) keypoints_image=cv2.
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
lenna小姐姐作为图像领域中的hello world,20世纪的跨界达人,几代人的战斗对象。对于入门Python的你如果了解了lenna小姐姐,那可相当于半根脚趾头踏入了图像处理的大门,所以今天从下面几个方面给大家介绍一下lenna小姐姐
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