chencaw的专栏

验证码识别，基于开闭操作（1）先要安装pytesseract工具pip install pytesseract遇到出错，参照一下解决https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41644725/article/details/95344924(2)代码#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sysfrom PIL import Imageimport

基于opencv现有模型，adaboost方法注意：眼睛，鼻子什么的也都可以检测，自己换模型就好了#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#人脸检测def face_detection(img): gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv.CascadeClassifier

进行图像中对象的分割（1）灰度化（2）二值（3）距离变换（4）寻找种子（5）生成Marker（6）分水岭变换#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#分水岭def watershed_test(img): blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(img,10,100) #gray = cv.cvtColor(i

（1）顶帽（2）黑帽（3）形态学梯度

（1）开操作先腐蚀后膨胀（2）闭操作先膨胀后腐蚀（3）选取合适的参数，可以检测水平和垂直的线1、开操作#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#opendef open_test(img): #（1）灰度化，阈值分割，黑色里面找白色！！！ gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,b

1、腐蚀，kenerl的参数注意自己要选择下#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#erodedef erode_test(img): #（1）灰度化，阈值分割，黑色里面找白色！！！ gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.

1、方法一、先计算轮廓本人对该方法，基于轮廓计算的实用性表示怀疑，哈哈。（1）先灰度化（2）阈值分割（3）找到轮廓（4）计算获取面积，外接矩，中心点#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#measuredef measure_object(img): #（1）灰度化，阈值分割,注意，黑色里面找白色，所以THRESH_BINARY_INV取反了下

#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#countoursdef countours_detection(img): #(1)加滤波，能消除噪声 dst = cv.GaussianBlur(img,(3,3),0) gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshol...

1圆形检测hough对噪声比较敏感，建议先进行中值滤波调节参数，可以实现更好的识别，或者适应自己的识别#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#circledef circle_detection(img): #epf边缘滤波 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(img,10,100) cimg = cv.cvtCo.

#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#linedef line_detection(img): blurred = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) gray = cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY) edge_output = cv.Canny(gray,50,150,apertur...

#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#cannydef canny_test(img): blurred = cv.GaussianBlur(img,(3,3),0) gray = cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY) grad_x = cv.Sobel(gray,cv.CV_16SC1,1,0) gr...

1、Sobel算子和Scharrdst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像； 第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度； dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。其后是可选的参数：dst不用解释了； ksize.

#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#图像金字塔def pyramid_demo(img): level = 3 temp = img.copy() pyramid_img = [] for i in range(level): dst = cv.pyrDown(temp) pyramid_img.append(ds.

图像分割，阈值分割（1）自动阈值分割（2）手动设定阈值分割（3）局部自适应阈值分割（4）自己简单计算阈值分割典型代码如下#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#自动阈值分割方法1 OTSU，根据灰度统计def threshold_otsu(img): gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) .

大图里面找小图

直方图反向投影，2d直方图#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#引入matplotlib模块from matplotlib import pyplot as plt#直方图均衡化，用在灰度图上def back_projection_test(): sample = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/zhuqiusample.jpg')

#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#创建RGB直方图def create_rgb_hist(img): h,w,c = img.shape rgbHist = np.zeros([16*16*16,1],np.float32) bsize = 256/16 for row in range(h): for col in range.

用到了matlab画图模块matplotlib还没安装的话：pip installmatplotlib用到了函数典型代码如下#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#引入matplotlib模块from matplotlib import pyplot as plt#绘制直方图def image_hist(img): color = ('blue.

边缘保留滤波1.高斯双边滤波类似于实现美颜功能bilateralFilter()函数可以对图像进行双边滤波。关于2个sigma参数：简单起见，可以令2个sigma的值相等； 如果他们很小（小于10），那么滤波器几乎没有什么效果； 如果他们很大（大于150），那么滤波器的效果会很强，使图像显得非常卡通化；关于参数d：过大的滤波器（d>5）执行效率低。 对于实时应用，建议取d=5； 对于需要过滤严重噪声的离线应用，可取d=9； d>0时，由d指定邻域直径；

1：均值滤波均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。均值滤波使用简单的卷积方案来实现，既然是计算窗口区域中的像素和，即使用如下卷积核即可。图像的边界部分采用padding操作处理。另外，得到的锚点像素值要进行归一化，即除以窗口尺寸大小。在OpenCV中，我们使用cv.blur（）这个函数

1、ROI操作图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。典型的例子如下：#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sysdef img_test(): img = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/lena.jpg') #判

1、图像的对比度亮度调整方法一通过np.clip函数进行调整numpy.clip(x, x_min, x_max, out=None)[source]其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在x_min, x_max之间，大于x_max的就使得它等于 x_max，小于x_min,的就使得它等于x_min。import numpy as npx=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])dst = np.clip

图像的加减乘除运算运算在很多地方用到，比如说，在一幅杂论的图中减去背景，比如说运动检测。比如说多个检测的合成。

1、颜色空间有很多种，基础知识下次有空我补上主要的颜色空间有RGB，HSV，HSI，LAB，YUV，YCrCb典型的颜色空间转换代码如下#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#颜色空间测试def color_space_test(img): #转换为gray gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv

1、可以通过np创建数组，典型的代码为：img = np.zeros([H,W,C],np.uint8)img = np.ones([H,W,C],np.uint8)#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#读取并输出图像像素值def showimagepixel(img): #输出图像像素 pixel_data=np.array(img) pri

可以自己查看opencv相应的文档https://docs.opencv.org/4.2.0/db/de0/group__core__utils.html#gae73f58000611a1af25dd36d496bf4487主要用到如下两个函数1、函数说明如下：cv::getTickCount()可以用来测量一段代码的运行时间，这个函数返回从上次开机算起的时钟周期数。cv::getTickFrequency()返回的是每秒钟的时钟格式2、基础使用框架#（1）需要开...

接着第3个教程的图像，和图像的格式的理解，我们可以对一幅图就行像素的操作和修改。所谓图像处理、视觉检测就是在像素上对图像内容进行检测。代码如下#引入opencv模块import cv2 as cv#引入numpy模块import numpy as np#引入sys模块import sys#读取并输出图像像素值def showimagepixel(img): #输出图像像素 pixel_data=np.array(img) print(pixel_dat

1、OpenCV中图像的格式（1）opencv读取图像后可以获得图像的长，宽，高，格式为HWC格式最简单的测试例子如下#引入opencv模块import cv2 as cv#获取图片的相应信息def imageformat(img): print('image type: ' + str(type(img))) #输出图像对象的类型 print('image shape: ' + str(img.shape)) #输出图像对象尺寸 print

1、首先建议大家入门学习的时候，文件名称和目录全部用英文，说3遍，说3遍，说3遍！2、opencv读取中文路径的时怎么办？3、如将lenargb.jpg的路径设置为"E\陈\lenargb.jpg"#引入opencv模块import cv2 as cv#查看opencv的版本print(cv.__version__)#读取图片img = cv.imread('E:\陈\lenargb.jpg')#判断是否读取成功if img is None: print("Could .

1、python引入opencv模块import cv2 as cv2、今年是2020年，opencv已经20周年了，opencv的官网为：https://opencv.org/3、查看你自己的opencv版本#引入opencv模块import cv2 as cv#查看opencv的版本print(cv.__version__)比如我现在的电脑，能看到输出4、重要的事情这里先说3遍，说3遍，说3遍。要学会自己看api函数，选择对应版本更好！https://d