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。
开运算和闭运算就是将腐蚀和膨胀按照一定的次序进行处理。但这两者并不是可逆的,即先开后闭并不能得到原先的图像。
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:
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)】
Image.open()和ci2.imread()都是用来读取的图像,但在使用过程中存在一些差别。具体,可以从以下几个角度进行分析:
在生活中,很多时候需要识别一些图片中的数字和字母,就像很多网站的验证码识别,对于个人来说,单个的此类事件需要的时间和精力很少,可对于一些机构、企业来说,可能就需要重复很多次(例如某些机构需要向某网站提交多次文档、申请多次访问等操作)。这时,大量的此类工作对于人眼的损耗较大,不但需要损耗人力,同时由于眼花和疲劳等原因可能会导致读取出来的信息出现差错,从而降低效率。所以,就需要使用电脑来执行这一操作。
软件环境配置: 系统环境:WIN10 开发环境:VS2017 opencv:opencv3.4.0 本实例的作用: 读取摄像头或者本地视频数据进行播放 写入视频数据 读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头,1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量,用于存储每一帧的
游标变量与游标相似,有其共性,也有其不同点。就其共性来说两者都是指向多行查询的结果集中的当前行。都要经历声明,打开,检索与关闭的过程。所不同的是游标与游标变量类似于常量与变量。游标是静态的,而游标变量是动态的,因为游标变量并不与某个特定的查询相绑定。所以,游标变量可以打开任何类型兼容的查询。其次可以将游标变量作为参数传递给本地和存储子程序。本文主要描述游标变量的使用。
PIL.Image.open读入的是RGB顺序,而opencv中cv2.imread读入的是BGR通道顺序 。cv2.imread会显示图片更蓝一些。
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此,您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
形态学变化是基于图像形状的一些简单操作。操作对象一般是二值图像,需要两个输入,一个是输入图像,另一个是3x3的结构元素(内核),决定了膨胀操作的本质。常见的操作是图像的膨胀和腐蚀。以及他们的进阶操作注入Opening、Closing、Gradient等等。
图像分水岭分割是基于图像形态学的语义分割算法,常见的算法实现主要基于标记的分水岭分割方法,图示如下:
之前的很多方法都是图像分割的前置步骤,比如腐蚀、膨胀、二值化等等。图像分割方法又分为传统的图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法。
算法:开运算是先将图像腐蚀,再对腐蚀的结果进行膨胀,与腐蚀相似,但与腐蚀相比,具有基本保持原始图像大小不变的优点。开运算可以用于去噪、计数等,比如在纤细处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。闭运算是先将图像膨胀、后腐蚀的运算,可以关闭前景物体内部的小孔,也去除物体上的小黑点,还将不同的前景图像进行连接。闭运算平滑边界的同时不明显改变其面积。
Oracle数据库中的cursor分为2中类型:shared cursor,session cursor
📷 ---- 1 批量图片重新命名 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; int main() {
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。
形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来,其他操作(保括膨胀和腐蚀的组合操作)都叫形态学变换。 opencv里有包:cv2.morphologyEx() morphology :译文 形态学 使用python +opencv讲解
前面我们刚刚做过形态学的腐蚀与膨胀,这两个是OpenCV形态学里的最基本操作,我们学的开操作和闭操作也是在这两个基础上进行的处理
摄像头成功加载出来,但是默认分辨率太低(我的相机支持的是1080p),通过如下代码设置分辨率和帧率:
OpenCV这么简单为啥不学——2、逐帧播放视频(VideoCapture函数、waitKey函数、0xFF == ord('1'))
本文实例讲述了Android基于BaseExpandableListAdapter实现的二级列表仿通话记录功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
turbojpeg:libjpeg-turbo的python包装器,用于jpeg图像的解码和编码。
以上这篇Python OpenCV去除字母后面的杂线操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
引言:后续的一系列文章会尝试解释用于从2D图片提取3D信息的一些重要工具和技术。3D重建对于很多应用来说是一个非常有用的工具,他可以构建人脸、场景、或其他物体的3D模型。这种模型是通过计算2D图像像素中的深度信息得到的。
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。
在日常生活中,我们需要处理图片的地方有很多,像这次是加国旗,下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办,万能的python可以搞定一切。
前面的文章我们做了对图片的一些处理,OpenCV里面还有对动态视频的处理,通过动态视频图像每一帧生成的Mat再对图像可以进行处理。接下来我们学习一下OpenCV打开摄像头和播放视频的基本操作。
使用opencv读取图像之后是BGR格式的,使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明,OpenCV中本身也有这个API,我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。
以下是对两位大神的博客进行简单整理得到:http://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/53379881
文章目录 opencv 操作计算机摄像头 opencv 操作计算机摄像头 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Describe: @Evn : @Date : 2019-08-14 09:25 ''' import cv2 import numpy as np # 创建相机 def camera_video(time): cap = cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.Vide
将数据集转换成lmdb实际上就是一条条地将img和label的key-value形式写进lmdb中
OpenCV 还提供了一种高效且易用的图像形态学变换接口。图像形态学有其特定的发展领域,特别是在计算机视觉发展早期,已经发展出了很多的形态学方法。大部分都是为某个特定目的而产生的,其中一些更是沿用了很长一段时间。基本上,所有的形态学操作都基于两种原始操作,接下来的讲述也将以这两点开始,循序渐进发展到更加复杂的操作,每个更加复杂的操作都将通过前面的方法来表示。
2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。
本文主要介绍如何使用Python和OpenCV实现一个停车场空余车位实时监测系统,并包含详细步骤和源码。
大家好,今天给大家分享两个来自OpenCV研习社提问的帖子,都是很经典的图像处理与分析问题,希望通过这两个例子,大家能够得到更多的启发,从而想到更好的解决类似问题的思路。
代码出处,opencv2 cookbook: /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 10 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by R
开运算和闭运算是形态学图像处理中常用的操作,用于改变图像的形状和结构。它们是基于膨胀和腐蚀操作的组合,可以用于图像去噪、边缘保留、图像分割等多个领域。本文将以开运算和闭运算为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行形态学操作的基本步骤和实例。
学习数字图像处理,第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
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
python在人工智能方面可以毫不客气的说,比其他的所有语言都要有优势,因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
为了做自动魔方识别与复原项目,需要用图像处理的方法识别魔方每个色块的位置与颜色。相机拍摄的魔方单面图像如下:
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。但是,他们无法区分现实生活中的人脸和照片上的人脸,因为这些算法处理的是2D帧。
美国国家公路交通安全管理局估计,每年有 91,000 起车祸涉及疲劳驾驶的司机,造成约50,000 人受伤和近 800 人死亡。此外,每 24 名成年司机中就有 1 人报告在过去 30 天内在驾驶时睡着了。研究甚至发现,超过20个小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.08%——美国的法律规定的上限。
之前在群里咨询,做自动化的时候,接口怎么去处理验证码的,接下来介绍一下如何通过图像识别技术去实现。
识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。
在绝大多数的目标检测项目中,都是使用opencv这个开源的计算机视觉库来进行图片、视频或者摄像头的读写。
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