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。
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。
系列参考: python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
相信很多人在照完照片之后都会选择修一下,亦或是开一个滤镜,磨皮这个词对经常修照片的人来说已经是基操,这个功能可以使图片变得更加的平滑从而增加照片的美感 那么利用Python也可以实现一键磨皮 下面将详细介绍如何用Python实现磨皮
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:
最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话,以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方:
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样,想进行人脸判断,首先要有脸, 只要能靠确定人脸的位置,那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
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。
如果已经看过pillow库对图片进行处理,应该已经对图片处理有了解了(不了解的可以去看一下)。尽管pillow库在处理图片方面已经非常强大,但是和opencv功能相比,那完全不是一个量级的,opencv的应用非常广,图像处理、目标跟踪、识别等都有大量应用。
在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。
本周为大家带来炫酷好玩的 wordcloud 词云构造库。 使用 wordcloud 可以做出这样的图片: 还可以做出这样的: 接下来,我们来学习如何制作属于自己的词云图。 本来想说一句,安装过程不表
我们在编写一些网站或应用时,可能需要一些透明背景图片,一点点地去抠图很浪费时间,而用python可以很快地实现,代码如下:
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
这两天被朋友圈里@微信官方要求戴帽的消息刷屏了,会玩的都悄咪咪地用美图秀秀一类的app给自己头像p一顶然后可高兴地表示“哎呀好神奇hhhh”,呆萌的当然就一直等啊等。作为一名坚信“用技术解决需求”的萌新,在这个无聊的周末尝试用python来搞一波事情。 主要思路 准备两张图,一张头像,一张帽子。先祭出人脸识别定位头像中的人脸,给出人脸像素坐标;再根据这个坐标确定帽子放置的坐标;最后将两张图片拼接后输出。(需要注意的是,帽子是不规则图像,除了主体外背景应该是透明的,因此必须是四通道png格式)。gakki酱亲
一切看似复杂的计算机视觉项目,其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理,主要分为两个部分:
通过我们在启动spring项目或者其他中间件和小工具的时候,会遇到输出一些有意思的图案,于是也挺好奇这些是如何制作的,于是在网上找到了以下几种实现的工具以及网站可以直接制作,然后在程序启动的时候打印出来这些字符。整理一下分享给大家。
opencv的强大无须质疑,前段时间一直在用c++,总感觉怪怪的,就想着换个语言试试看,这不,小詹同学开始尝试Python啦~ 上期在windows系统上搭建好python和opencv环境后,这期简单操作下opencv中的基本图像处理,Let‘s go~ 一、图像的读取和显示 opencv中的imread、imwrite、imshow等函数是个老生常谈的问题了,python中只要在文件前边import cv2模块即可~ 代码如下所示(可滑动,下同
作者:何之源 首发于知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 文章地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
这两天学习OpenCV-Python时,也就是cv2库,读取图像时不时出现和预料之外的结果。于是作者从源头来考究一下cv2.imread(filename, flags)
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理,包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作,如直线、圆、矩形、椭圆的绘制,还有文字输入等。此外,还介绍了OpenCV中的绘图函数,包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制,以及输入文字的操作。
大部分人可能都知道电脑上的彩色图是以RGB(红-绿-蓝,Red-Green-Blue)颜色模式显示的,但OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道。
KNN算法(K近邻算法)不需要任何框架,仅用单纯的python语言就可以编写,这里不要误会,不是说仅能使用Python语言才行。理论上所有的语言都可以开发。相对来数,Python语言的胶水特性很赞,这也是这两年python语言如此火热的原因之一。
使用函数cv2.imread()读入图像。这幅图像应该和该程序代码在同一文件夹下,或者给函数提供完整的路径;第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
一、所需软件 本教程需要一下软件: PyCharm 2017.2.3 (其他版本也可) OpenCV 3.3 Python 3 Windows 7以上版本 二、环境配置 Python3 和PyCharm的安装这里就不详述的,只需到对应的官方网站下载安装即可,需注意的是Python 要安装Python3以上版本。 注意:Python 3 安装完后,在命令行工具内输入python,若报错,则表明python 没有将python.exe 路径写入到系统环境路径中。加入即可。 这里要讲一下 OpenCV 的安装。
本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码,供大家参考,具体内容如下
不用刻意去巴结一个人,用自己独处的时间,去努力提升自己,待到时机成熟时,就会有一批朋友与你同行。用人情做出来的朋友只是暂时的,用人格吸引的朋友才能更长久。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法,并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时,本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中,提供了一种高效的海量数据查找方法。
以上这篇Python读入mnist二进制图像文件并显示实例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。
在上一篇中记录了,如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
Visual Python是一个Python 代码生成器,只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
在上一篇文章中,我们简要介绍了图像的基础知识,包括图像彩色通道,像素,分辨率等知识,学会这些东西,我们才能更好的理解图像处理的各种操作,今天,我们将会用上一篇文章(【图像篇】opencv图像处理(一)---图像基础知识)提到的工具--OpenCV,并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作,一起来看看吧!
cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现,不涉及深度学习相关内容(需要安装opencv-python库,参见 OpenCV-Python,计算机视觉开发利器)。基本思想是读入一张照片图,然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便,我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解TensorFlow数据读取机制https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630) 相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取,相比之前的两种方法在语法
AI科技评论按:本文作者何之源,该文首发于知乎专栏AI Insight (https://zhuanlan.zhihu.com/ai-insight),AI科技评论获其授权转载。 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据
这里的mnist数据集并不是torchvision里面的,而是我自己的以图片格式保存的数据集,因为我在测试STN时,希望自己再把这些手写体做一些形变,
opencv_python-4.5.4.60-cp36-cp36m-win_amd64.whl
opencv中读入、显示、写出图片:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
本文介绍了Numpy的基本用法和常用功能,包括创建和初始化数组、使用Numpy进行数学计算、矩阵运算、数组操作、使用Numpy处理图像、使用Numpy进行数据类型转换、Numpy内置函数、数组索引和子集、Numpy的统计和分布函数、Numpy的数学函数、Numpy的矩阵函数、Numpy的数组函数、Numpy的图像处理功能、Numpy的元组、列表、字典、集合、Numpy的函数和运算符、Numpy的示例用法、Numpy的文档字符串、Numpy的开发者、贡献者和学习资源。
想做的是这么一个东西:识别视频(或者摄像头获得的实时视频)中的人脸,并判断是谁(因为数据采集的原因,找了身边的5个朋友采集了一些数据),如果不是这几个人,标记为其他人。 功能上其实比较简单,主要是想体会一下这整个过程,做下来还是有很多值得注意的地方的。大致框架也比较简单:
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。
最近做了个烟火生成系统的界面设计,需要将烟雾图片嵌入到任意一张图片中,因此需要python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的知识。(图中红框最终生成图片没有的,只是界面有这个功能)
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。
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