随笔分类 - opencv_python
摘要：opencv实现的图像缩放 利用opencv实现图像缩放有两种方法： 一、使用opencv的内置方法resize重新定义一个图片的大小从而实现缩放。 二、自己写一个原始的像素提取与内插的方法实现图片的缩放。 下面是第一种方法resize： 首先要知道怎么读取一张图片的信息： 通过print(imgI
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摘要：基于Haar+Adaboost的人脸识别 这样的一个人脸识别系统实现的功能很简单，基本上就是拿着从opencv官网上训练好数据集的xml文件 的一个功能的实现。 具体步骤如下： 1.导入图片文件 2.导入face以及eye的xml文件 3.图像的灰度化 4.调用face_xml文件下的一个方法，fa
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摘要：图片合成视频 用图片合成视频虽然原理与视频分解相反，但是存在一个编码器的问题。 将图片封装为视频时需要调用视频编码器 代码实现很简单，源代码如下： 代码实现原理： 1.首先用cv2.imread读取一张图片 2.打印图片的像素信息 3.调用用cv2.VideoWrite函数定义图片写入视频的详细信息
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摘要：视频分解图片 视频的像素数据解码过程中存在一个帧率的问题。 帧率是指在解码过程中每秒中显示的图片数量，根据人眼的残影效果以及视觉暂留， 一般在15帧以上才会展示出连贯的动画效果。高清1080P的电影一般为24帧。 源代码如下： 这里程序的原理： 1.cap(抓取)一个视频输入文件 2.isOpene
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摘要：一、高斯均值滤波： 1.调用（高斯均值）方法 2.均值实现原理 （i ，j为图像中框的位置，取第一排中间点） （m,n为6x6框里的像素点位置） 取6×6的矩阵均值，然后填充。 优点：去除椒盐噪声 缺点：图像变模糊 二、中值滤波（灰度图片） 同样可以去除椒盐噪声 ，图像也会变模糊。
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摘要：图像的灰度处理的三种方法： 1.imread的方法将像素值修改为0 2.调用一个RGB转灰度的方法实现灰度转化（cv2.COLOR_BGR2GRAY） 3.R G B 的均值取灰度值来灰度转化（原理） 处理结果 如下:
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