本机使用python 2.7.10下调试代码均通过,一下学习需要有一定的代码阅读能力,一下学习只介绍函数方法:
虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8,最新版是3.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便。
Flipped Horizontally & Vertically 水平垂直翻转:
Syntax flip(src, flipCode[, dst]) args flipCode Anno 1 水平翻转 0 垂直翻转 -1 水平垂直翻转 Demo Original Image
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一,受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学,即用计算机来模拟人的视觉机理,用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如,通过拍摄环绕建筑物一周的视频,利用三维重建技术重建建筑物三维模型;通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景,推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说,通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情,因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的,因为计算机视觉是一个逆问题,通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息,在这个过程中会缺失部分信息,造成信息不足,增加问题的复杂性。例如,当通过单个摄像头拍摄场景时,因为失去了距离信息,所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此,计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
但有个问题,每一个视频转换得到的30个子文件夹里,都有2952张图片,但第2952张是空的,所以只有运用强大的Linux递归删除符合条件的文件了,我是这样删除滴。
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:
看到很多人在小哪吒上编译Opencv,自己也尝试过编译了几次,各位开发者在编译的时候都可能会遇到不同的问题,现将其整理出来方便后面新来的开发者查阅。
OpenCV做图像处理的同学应该特别熟悉。Open Source Computer Vision Library 开源的计算器视觉库。
保存png图像,图像后缀必须为.png,图像质量0-9,默认为3,0质量最好,9最差。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY 设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION 设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比越大),默认为3
当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时,图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。
OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite,imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载,默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像,首先来仔细再看一下imread函数
cv2.imwrite('img.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALTY),70]) 把img变量保存到img.png,图片品质为70
import cv2 img = cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/time2.jpg') img_200x200 = cv2.resize(img, (200, 200)) img_200x300 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) img_300x300 = cv2.copyMa
在使用C++进行编程时,经常会遇到一些错误提示信息,其中之一是undefined reference to symbol错误。这种错误通常会在链接阶段出现,并且表明缺少对一个特定符号的定义。在本篇文章中,我们将探讨一个常见的错误信息undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayERKSt6vectorIiSaIiEE‘,并解释它的含义以及可能的解决方法。
注意代码中 分别代表 kfb 与 对应 json 文件 file1 = “pos_1/”+sample+".kfb" label1 = “labels/”+sample+".json" 请根据自己文件位置定义
了解常用图片格式和OpenCV高质量保存图片的方式,学习如何使用Matplotlib显示OpenCV图像。
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~
本文介绍了OpenCV 3.1中imwrite()函数用于写入图像时可能遇到的异常情况,并给出了两种解决方法。第一种方法是使用try-catch语句捕获异常,并修改代码以处理该异常。第二种方法是使用imwrite()函数的可选参数来控制图像的压缩级别,从而避免异常。这两种方法都可以解决异常,但需要根据具体情况进行选择。
很多人开始学习OpenCV之后,接触前面几个API就包括imwrite函数,而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像,常规代码如下:
Cover_Denoise_Image.m function Expanded_Image = Cover_Denoise_Image(Img_Dilate, Img_Denoise, Removing_Shadow_Boundaries) %Cover Denoise Original Image [Localization, yuzhi1, yuzhi2, lyuzhi1, lyuzhi2] = Localization_Ship(Removing_Shadow_Boundaries); Expand
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img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片
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
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。
https://github.com/opencv/opencv/releases
因生产需要计算图像的面积,首先第一步就是要先将图像中有洞的地方给它填上,网上找了半天说是matlab中的imfill算法就能直接填上,但我对matlab也不熟也不想用它,结果网上搜资料看看到很多C++的博主写的可以直接用opencv搞定,我一想opencv能搞定那肯定javacv也能搞,所以就有了下面的内容。
保存图片其实与点击键盘按键退出的原理是一样的,只不过修改的只是当我们点击键盘的某一个键时编程保存图片即可:
之前的matlab学习中接触了各种图片的处理方式和算法函数,现在考虑的是如何保存和输出图片
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。
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。
位图(外语简称:BMP、外语全称:BitMaP)BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式,使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。
在matlab中,直接imwrite()保存图片,会保存到当前工作目录文件夹或其子文件夹。
公司是视觉方面的业务,我又不会c++(好想会啊,正在学习中)。由于各种需求,自己觉得对c++不是特别感冒,所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
有时候,我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化,比如关键点绘制,投影点绘制。绘制完后,还需要把matplotlib的figure对象转换为numpy.ndarray 格式的对象,方便和原图进行比较。有时候为了可视化的美观,需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程,以及一些常遇到的问题。
最近在写毕业论文, 需要保存一些高分辨率的图片. 下面介绍几种MATLAB保存图片的 方式.
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
Canny 边缘检测算子,其算法步骤大体如下: 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核)
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。
opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS上。由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了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。是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。
首先安装 opencv :(点击链接查看) https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88660570
本文主要介绍交流群里的两个实例,直接放源码。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
Matlab中保存图片有很多函数可以用到,本文将简单总结三种保存图像的方法,其他的日后补充。
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