📷 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage.segmentation import slic import numpy.matlib import random file_name='C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png'; img=io.imread(file_name) row,col,channel=img.shape #颜色映射 color_m
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from PIL import Image, ImageDraw img = Image.open(r'C:\Users\xpp\Desktop\lena.jpg') draw = ImageDraw.Draw(img) width, height = img.size draw.arc( (0, 0, width-1, height-1), 0, 360, fill='blue') img.save(r'C:\Users\xpp\Desktop\circle.jpg') from PIL impo
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术,无需收集更多真实数据,但仍有助于提高模型精度并防止模型过度拟合。在这篇文章中,我们将学习使用 Python 和 OpenCV 为对象检测任务实现最流行和最有效的数据扩充过程。
在做项目的过程中,我发现如果根据 像素点 相对整张图片 的位置 设计 不同的 滤波核大小(即参数 ksize),就可以灵活地对整张图片实现 动态 高斯滤波 了。
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术,无需收集更多的真实数据,但仍然有助于提高模型的准确性和防止模型过度拟合。在这篇文章中,你将学习使用Python和OpenCV实现最流行和最有效的对象检测任务的数据扩充过程。
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。
算术平均滤波器是最简单的均值滤波器,与空间域滤波中的盒式滤波器相同。 计算公式如下:
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~
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。
反色是与原色叠加可以变为白色的颜色,即用白色(RGB:255,255,255)减去原色的颜色。比如(RGB:255,0,0)的反色是(0,255,255)。
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一,而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误;也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
常见的色彩空间包括:GRAY 色彩空间(灰度图像)、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。
文章目录 一、low 二、答题步骤 1.低位隐写 总结 一、low 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=misc&number=1
Mat是opencv在C++语言中用来表示图像数据的一种数据结构,在python中转化numpy的ndarray。
1.ORBexteractor 中如何实现均匀化提取特特征点,与OpenCV中的 orb有什么区别?
如果我们能够得知道一幅图像中最多的颜色是什么的话,可以帮助我们解决很多实际问题。例如在农业领域中想确定水果的成熟度,我们可以通过检查水果的颜色是否落在特定范围内,来判断它们是否已经成熟。
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
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)
看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作,但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁,速度也更快。
算法:图像运动模糊是常见的一种模糊。当我们按下快门拍照时,如果照片里的事物(或者我们的相机)正在运动的话,我们拍出的照片就会产生运动模糊。
textPad = Text(all,font=('宋体', 14), undo=True)
我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频(或摄像头)中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示:
算法:图像抗混叠通常是在向下采样之前通过平滑图像(通过图像与低通滤波器的卷积,如高斯滤波器)来完成的。混叠是图像中有一些在原始图像中不存在的黑色斑点或伪影。下采样对于缩小图像的效果并不是太理想,因为它会产生混叠效果。通常是因为采样率比奈奎斯特速率小(像素太少了的缘故),因此避免混叠的一种方法是增加采样率,使其大于奈奎斯特速率。
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
算法:HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。由于HOG计算不包含尺度的内在意义,且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中,因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间,图像重复地按尺度缩小,直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标,则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确,但计算上更复杂。
核心思路,第一个for循环遍历每个轮廓,第二个for循环遍历第i个轮廓上的每个点,完成,C++代码思路也是类似,只不过类型都是vector。
算法:图像随机裁剪是从1张图像随机裁剪200张图像,裁剪出图像的大小为 60x60,IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出,其它裁剪框用蓝色标出,IoU比对原始区域用绿框标出。
OCR相关工作都有一个第一步,那就是检测图像中的文本区域,只有找到了文本区域,才能对其内容进行识别,也只有找到了文本区域,才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏,我们期望达到如下的文本区域检测效果:
算法:空域噪声滤波器是在待处理的图像中逐点地移动模板,滤波器在该点的响应通过事先定义的滤波器系数与滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。
1.车牌检测:第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置,可以提高准确度。通常,检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车,这将变得更加棘手,在这种情况下,我们将执行额外的步骤来检测汽车,然后是车牌。
样本标注是深度学习项目中最关键的部分,甚至在模型学习效果上起决定性作用。但是,标注工作往往非常繁琐且耗时。一种解决方案是使用自动图像标注工具,它可以大大减少标注的时间。
模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动(如二维卷积),并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节) 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。
在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc()
在2月10日,Faster RCNN专栏由pprp同学起了个头,文章地址见这里:【Faster R-CNN】1. 梳理Faster R-CNN的四个模块,本着对公众号的每个专栏负责任的态度,我将在接下来的时间里将整个Faster RCNN的原理以及代码(陈云大佬的:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch)按照我的理解讲清楚并结束这个专题。
导读 本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。 实现目标 【计算两条曲线之间的最小距离】 测试图像: 📷 动态效果演示: 实现步骤与代码 实现步骤: ① 分别找到两条曲线的轮廓; ② 计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离; ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标; ④ 绘制结果。 代码实现与演示: # -*- coding: cp936 -*- import numpy as np import math import cv2 def cal_pt_distance(pt1,
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档:[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别,最早的场景文字检测是基于级联检测器实现,OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4.x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测,后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观,不再是鸡肋算法,是可以应用到实际场景中的。值得一提的是基于CNN实现场景文字检测算法OpenCV中采用了是华中科技大学贡献的模型,模型结构如下:
seamlessClone是OpenCV3后添加的函数,使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中,并自然的融合。函数说明:
最近的对图像数据进行处理的时候需要将图像中的某个颜色替换为另一个颜色,但是网络上找到的方法都是通过对图像的遍历进行替换,实在是太费时了!刚开始使用时觉得CPU很快了,一张图片应该用不了多久,但是实际使用中耗时确实难以接受的!于是自己写了一个替换程序加快速度,比遍历快很多,但我觉得不是最快的,应该有通过矩阵索引更快的处理方式,只是我自己暂时并不知道该如何实现,如果以后能够实现会进行更新,暂时先写下自己暂时觉得可用的代码。
图像处理100问,这个项目切切实实的包含了100个各种直击你薄弱底子的问题,看完可以帮你完善很多的知识漏洞和误区。
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化,将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成,其中文本图像(扫描的物理文档)通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时,文档 OCR 的性能最佳,具有一致的段落和字体大小。
链接:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_photo/py_inpainting/py_inpainting.html#inpainting
文章链接:《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》
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