图像特征-harris 概念 作用：对图像中的平滑区域、边界区域、角点进行检测 大致原理：使用一定大小的窗口在图像中的所有地方进行微小移动，对移动的差异值进行处理，判断是平滑区域、边界区域和角点 平滑区域： 边界区域： 角点区域： 相关数学推导 目标：计算图像中每个像素点的自相似性，由
1.安装 首先,必须提前安装cmake、numpy、dlib，其中，由于博主所用的python版本是3.6.4(为了防止不兼容,所以用之前的版本),只能安装19.7.0及之前版本的dlib，所以直接pip install dlib会报错，需要pip install dlib==19.7.0 安装完预备库之后就可以直接pip install face_recognition 2.应
简 介： 本文中我们讨论了利用 C++， Python对图像进行剪切的基本方法， 这些方法都是应用了对于矩阵的切片操作完成的。指定剪切图片在图像数据矩阵中对应的高、宽的范围，对应范围的数据代表了切割出来的图像。通过 imwirte, imshow 可以将切割下的图片进行存储和显示。 后面也进
我们上一篇简要的了解了一下机器学习的算法基础，也就是回归分析。今天我们就来看一看OpenCV的使用。 第三篇 一、三维矩阵存储图片--在Python中使用OpenCV二、OpenCV读取图片三、使用Numpy对图像进行编辑四、OpenCV的卷积核处理使用[3,3]卷积核的结果如下：那么我们也有别的卷
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包
简 介： 通过测试在AI Studio三种版本（普通版本、高级版本、至尊版本下）OpenCV中的 HoughCircles函数，可以看到在至尊版本下，OpenCV函数会自动应用到环境中的GPU，函数执行的速度提高了大约5倍左右。 关键词： OpenCV，GPU，AI——Studio
OpenCV报错 cv2.imwrite(filename_pred_png, pred_depth_scaled, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0]) cv2.error: OpenCV(4.5.5) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:730: error: (-2:Unspecified error) could not find a writer for the specified extension
参考1 参考2 参考3 参考4 参考5 参考6 参考7 参考8 简而言之，第一个参数是要读入图片的完整的路径。
OpenCV 小白冲冲冲 捕获图片实时画面 参考： 使用Opencv与Python搭建自己的物体检测软件. 代码解释都在注释里 捕获图片 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) ret,frame = cap.read() # ret存布尔值（True False）代表有没有读取到图片； #
目标 在本章中， 将学习 用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法学习不同的函数 cv2.fastNlMeansDenoising()cv2.fastNlMeansDenoisingColored()cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti() 理论 在前面的章节中，已经看到了许多图像平滑技术，例
OpenCV 是一个开源库，主要用于处理图像和视频以识别形状、对象、文本等。它主要与 python 一起使用。在本文中，我们将了解如何检测图像中的形状。为此，我们需要OpenCV 的cv2.findContours()函数，并且我们将使用cv2.drawContours()函数在图像上绘制边缘。轮廓是形状的轮廓或边界。
首先我的环境 Windows10系统 python 3.6.10 spyder 4.1.4 opencv-python 4.3.0.36（我也不知道为啥这个python和cmd里查出来的python版本不一样，呜） pip 20.1.1（不知道这个相关不相关，应该不相关） 是的，我又开始不务正业了，逛CSDN看到一个图像拼接的帖子，就是这个 就感觉，哇塞，好厉害！这不
两个idea： 1、霍夫变换找圆在复杂环境并不理想，可以找轮廓，然后限制外接矩形w和h来排除 2、坐标排序时，可能同一行的x有些许误差，则可以这样排序(分两次排序)：假设一行5个， 先从上向下排序，则每5个即为一道题的选项，虽然是乱序的，但只要再对每5个从左向右排序即可 主要判断论述： impo
@[TOC](findContours:ValueError: too many values to unpack (expected 2)) contours, hierarchy = cv2.findContours(bw, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#函数更改了 contours=sorted(contours, key=len) cnt = contours[-1] print('轮廓：') print(cnt.shape
文章目录 HOG特征1. 图像预处理1.1 图像灰度化，gamma矫正 2. 计算梯度图 HOG特征 HOG特征( Histogram of Oriented Gradients 方向梯度直方图）是一种在图像上找到特征描述子，主要通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。来源于cvpr 2015 年论文。 算法流程
实验任务与要求： 对发生透视变换的文档图像进行几何校正处理，得到规范的文档图像。 几何校正的目的是把发生了透视变换的目标变换为具有真实比例和角度的目标，如下图所示：左图中的地板砖经过透视变换之后，不再是正方形，经过校正之后，得到右侧图像，其中的地板砖被校正为正方形： 本次
1.什么是Blob？ 像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共属性（例如灰度值）。在上面的图像中，暗连接区域是斑点，而斑点检测的目标是识别和标记这些区域。这个算法说白了就是检测图像的斑点，“一坨一坨”的异于周围背景的东西，代表的是一些“不同”的区域。 2. Blob检测
一.基本方法: 引用 import cv2 读取 cv2.imread(path_of_image) cv2.imread(path_of_image, intflag) path_of_image:图片路径 intflag: 1------加载彩色图像,忽略透明度.默认 2------灰度模式 3------保留读取图片原有的颜色通道 窗口显示 cv2.imshow(windows_name, image) win
问题 树莓派4B 8G，2021-10-30-raspios-bullseye-arm64.img，Linux raspberrypi 5.10.63-v8+ #1459 SMP PREEMPT Wed Oct 6 16:42:49 BST 2021 aarch64 GNU/Linux，用vcgencmd get_camera监测，输出support=0 detected=0。 发现使用miniconda安装的python 3.9中读取树莓派4B摄像头帧
方法1：pillow将多张图片显示在一张画布上 缺点：每张画布上图片个数必须是给定数量 class MakeCodeAction(BaseActionView): # 这里需要填写三个属性 action_name = "create_assets_qr_code" description = u'Create selected IT二维码' model_perm = 'change'
ZhangSuen法： 论文连接：A fast parallel algorithm for thinning digital patterns 代码连接：https://github.com/bsdnoobz/zhang-suen-thinning 上代码： 代码1 from scipy import weave import numpy as np import cv2 import sys def _thinningIteration(im, iter): I, M = i
目录 一、安装opencv-python 二、准备分类器 三、代码讲解 四、运行结果 附录： 总结 一、安装opencv-python 这里推荐使用pycharm直接安装opencv-python 打开文件——设置——python解释器——点击+号 搜索opencv-python,点击安装包，等待片刻即可安装好 检查是否安装好，新
目录 一、导出帧图像 二、判定相似度 1.均值哈希判定相似度 2.基于直方图相似度 三、截取视频一分钟 一、导出帧图像 将视频以帧图像的方式呈现，逐帧导出图片 import os os.chdir("C:/Users/Administrator/AppData/Local/Programs/Python/Python37/Lib/site-packages") impo
cv2.findContours()中model和method记录： mode: cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓信息 cv2.RETR_LIST 输出的轮廓间无等级关系，以list形式输出轮廓信息 cv2.RETR_CCOMP 输出两层轮廓信息，即内外两个边界. 上面一 层为外边界，里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 以树结构
今天写python的时候，用pyinstaller打包的时候，引用了cv2，出现了这个报错： ImportError: OpenCV loader: missing configuration file: ['config.py']. Check OpenCV installation. 然后查了很多方法....说什么升级pyinstaller和opencv模块就可以处理好。 但是。。。。。不行~我怀疑
