随笔分类 - opencv学习
跟着唐宇迪博士学习OpenCV
摘要：OpenCV学习 1、计算机眼中的图像 1.1、 图像简介 ① 在计算机眼中，Lena 这个人的图像被分成很多很多个小方格。 ② 每一个小格叫做一个像素点，计算机就是由这些像素点组成一张图像的。 ③ 每一个像素点有 RGB 三个通道，每个通道的值在 0-255 之间，0 表示黑的，255 表示非常亮
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摘要：这进行项目之前要进行参数的设置 以及对应的资料目录 代码部分 myutils.py import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-lef
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摘要：代码部分 test.py # https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ # 配置环境变量如E:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR # tesseract -v进行测试 # tesseract XXX.png 得到结果 #
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摘要：# 导入所需要的库 import cv2 import numpy as np # 定义保存图片函数 # image:要保存的图片名字 # addr；图片地址与相片名字的前部分 # num: 相片，名字的后缀。int 类型 def save_image(image, addr, num): addr
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摘要："""在这里，我们将创建一个简单的应用程序，以显示您指定的颜色。您有一个显示颜色的窗口， 以及三个用于指定B、G、R颜色的跟踪栏。滑动轨迹栏，并相应地更改窗口颜色。 默认情况下，初始颜色将设置为黑色。""" import numpy as np import cv2 as cv def nothin
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摘要：# 光流估计 # 1. 光流估计 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 角点检测所需参数 #
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摘要：# 背景建模 # 1. 帧差法 # 2. 混合高斯模型 ## 2.2 混合高斯模型测试方法 import numpy as np import cv2 # 经典的测试视频 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/
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摘要：# 特征匹配与全景拼接 # 1. Brute-Force蛮力匹配 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resou
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摘要：import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/18_House.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GR
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摘要：# 角点检测 # 1. 角点检测原理 # 2. harris角点检测 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/17_Chessboard.jpg') p
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摘要：# 3. 傅里叶变换 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/13_Lena.
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摘要：# 图像直方图 # 1. 图像直方图简介 # 2. 图像直方图统计 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def cv_show(img,name): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKe
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摘要：# 模板匹配 # 1. 模板匹配简介 # 2. 模板匹配单个对象 import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 temp
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摘要：# 图像轮廓 ## 2.1 图像二值化 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 def cv_show(img,na
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摘要：# 图像金字塔 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 def cv_show(img,name): cv2.ims
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摘要：# Canny边缘检测 import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 def cv_show(img, name): c
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摘要：# Sobel算子、Scharr算子与Laplacian算子 # 1. Sobel算子 # 1.1 圆形处理(例) import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy
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摘要：# 礼帽与黑帽 # 1. 礼帽 # ① 礼帽 = 原始输入-开运算 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法
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摘要：# 开运算与闭运算 # 1. 开运算 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 开：先腐蚀，再膨胀 img = c
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摘要：# 腐蚀与膨胀 # 1. 腐蚀操作 # 1.1 汉字腐蚀(例) import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令
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