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RSS订阅原创 OpenCV--视频处理
目录处理导包打开摄像头对摄像头图片处理处理导包打开摄像头#案例来源：@Fu Xianjun. All Rights Reserved. # 打开摄像头并灰度化显示import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)while(cap.isOpened()): # 获取一帧 ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
2021-07-05 17:53:02
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原创 OpenCV --图像透视变换矫正
目录一、什么是透视变换矫正二、操作步骤1.原图1.导包2.进行处理一、什么是透视变换矫正二、操作步骤1.原图1.导包#案例来源:Fu Xianjun. All Rights Reserved.import cv2import numpy as np2.进行处理img = cv2. imread('jdk.png',0)pts_0 = np.float32([[46, 180],[222, 81],[60, 291],[272, 185]])pts_d = np.float32([[
2021-06-30 19:06:29
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原创 OpenCV--图像直方图
目录操作步骤1.使用掩膜进行直方图绘制2.直方图均衡化3.彩色图像直方图均衡化操作步骤1.使用掩膜进行直方图绘制#案例来源 Fu Xianjun. All Rights Reserved.import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg=cv2.imread("hj.jpg",0)w,h=img.shapemask=np.zeros([w,h],np.uint8)mask[(w-200):w,0:200]=255
2021-06-30 18:52:05
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原创 OpenCV--形态学操作（腐蚀膨胀）
目录一、前言二、腐蚀操作原图1.导库2.腐蚀膨胀3.结果一、前言图像形态学操作是 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。形态学有四个基本操作：膨胀、腐蚀、开、闭。膨胀与 腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段,常常被组合起来一起使用实现一些复杂的图像形态学操作。膨胀与腐蚀能实现各种各样的功能，主要如下：1、消除噪声。2、分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素。3、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。求出图像的梯度。二、腐蚀操作原图1.
2021-06-30 16:20:21
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原创 OpenCV--凸包
目录一、前言二、操作步骤1.原图2.对图像的处理3.展示结果一、前言凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。二、操作步骤1.原图2.对图像的处理#案例来源Fu Xia
2021-06-30 12:38:18
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原创 OpenCV--对银行卡背景处理
目录一、 前言二、 操作步骤1.原图2.处理图片3.展示结果一、 前言二、 操作步骤1.原图2.处理图片import cv2import numpy as npdef sort_contours(cnts, method = "left-to-right"):# 定义一个函数，对轮廓进行排序，从左到右 reverse = False i = 0 if method == "left-to-right" or method == "bottom-to-top":
2021-06-29 20:25:45
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原创 OpenCV--答题卡识别
目录前言步骤1.原图2.导入所需库3.读取数据4.操作过程5.展示结果前言K近邻算法：K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类。机器学习算法是从数据中产生模型，我们把经验提供给算法，他就能够根据经验产生模型，在训练过程中所使用的数据称为训练数据，其中的每个样本称为训练样本，集合称为训练集合。步骤1.原图2.导入所需库import cv2import numpy as np3.读取数据def sort_contours(cnts, method = "left-to-right"
2021-06-29 18:51:52
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原创 OpenCV-利用图像金字塔合并图像
目录前言操作步骤原图1.导入所需库2.读取所需数据进行图片处理显示结果最终结果前言图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低1.高斯金字塔 ( Gaussian pyramid):：用来向下/降采样，主要的图像金字塔2.拉普拉斯金字塔(Laplac
2021-06-29 14:53:47
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原创 OpenCV--轮廓处理
目录原图什么是图像轮廓步骤原图读库读取数据并进行操作显示结果最终结果原图什么是图像轮廓轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形。谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区别脸和手；而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。mode:cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓、cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系、cv2.RETR_CC
2021-06-29 14:15:42
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原创 OpenCV -- 消除文章划线和注释
OpenCV – 运用图像运算进行脸部打码目录OpenCV -- 运用图像运算进行脸部打码前言操作步骤原图导入所需库导入所需图图片操作显示结果运行结果
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