Mihu_Tutu的博客

import cv2vc = cv2.VideoCapture("/home/huadian/下载/12.mkv") # 设置视频位置c = 1if vc.isOpened(): rval, frame = vc.read()else: rval = FalsetimeF = 8 # 设置帧数while rval: rval, frame =vc.read(...

文章目录示例1: save_movie示例2: create_gif示例3: train示例4: generate_gif示例5: create_gif示例6: save_video示例7: animate示例8: test_save_imgs示例9: make_movie_from_files示例10: timer_tick示例11: to_movie示例12: dynamic_download_and_Synthesizing示例13: make_gif示例14: create_gif示例15: sav

深度学习标注的文件都是xml格式，有时需要修改xml的属性。本次将修改方式简单记录一下。参考博客import xml.etree.ElementTree as ETimport osimgpath = '/home/huadian/darknet/demo/mask/JPEGImages' # 图片所在路径xmlpath = "/home/huadian/darknet/demo/mask/mask_dataset/label_nomask" #xml标记所在路径newpath = "/ho

文章目录人脸识别学习资源连接：face_recognition的5个应用实例face_recognition学习（二）——人脸识别样例、API详细说明【Project】Face RecognitionTensorFlow--实现人脸识别实验精讲 （Face Recognition using Tensorflow）人脸识别学习资源连接：github地址：https://github.com/...

人工智能之Python人脸识别技术–face_recognition模块face_recognition安装人脸识别样例、API详细说明

1.爬图import reimport requestsfrom urllib import errorfrom bs4 import BeautifulSoupimport osnum = 0numPicture = 0file = ''List = []def Find(url): global List print('正在检测图片总数，请稍等.......

转载https://blog.youkuaiyun.com/zhw864680355/article/details/89317741# -*- coding:utf-8 -*-"""数据增强 1. 翻转变换 flip 2. 随机修剪 random crop 3. 色彩抖动 color jittering 4. 平移变换 shift 5. 尺度变换 scale 6. ...

参考https://blog.youkuaiyun.com/Eastmount/article/details/89645301https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10406038.html1.cv2.dft(进行傅里叶变化)cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化参数说明: img表示输入的图片， ...

转自https://www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8447771.html目标　　• 理解 FAST 算法的基础　　• 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理　　我们前面学习了几个特征检测器，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定位与地图构建），移动机器人，它们的...

1.目标　　• 理解 Harris 角点检测的概念　　• 学习函数：cv2.cornerHarris()，cv2.cornerSubPix()2.原理　　Harris 角点检测数学形式。将窗口向各个方向移动（u，v）然后计算所有差异的总和。表达式如下：窗口函数可以是正常的矩形窗口也可以是对每一个像素给予不同权重的高斯窗口角点检测中要使 E (µ,ν) 的值最大。这就是说必须使方程右侧的...

理解霍夫变换的实现分别使用霍夫线变换和圆变换检测图像中的直线和圆OpenCV函数：cv2.HoughLines(), cv2.HoughLinesP(), cv2.HoughCircles()霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如：直线、圆等）。最基本的霍夫...

一 灰度图片反转 pixel 255-pixel# 灰度颜色反转 底片效果import cv2import numpy as npimg=cv2.imread('image.jpg',1) # 0 灰度图 1 彩色图 imginfo=img.shapeheight=imginfo[0]width=imginfo[1]gray=cv2.cvtColor(img,cv2...

图像处理（三）边缘检测 sobel实现方式一 直接调用API注意事项 边缘检测是基于灰度图像import cv2import numpy as npimport randomimg=cv2.imread('image1.jpg',1)imginfo=img.shapeheight=imginfo[0]width=imginfo[1]cv2.imshow('src',im...

直方图绘制import cv2import numpy as npdef imagehist(image,type): color=(255,255,255) windowName='Gray' if type==31: color=(255,0,0) windowName='B hist' elif type==32: ...

1、彩色直方图# 彩色直方图import cv2import numpy as npdef imagehist(image,type): color=(255,255,255) windowName='Gray' if type==31: color=(255,0,0) windowName='B hist' elif ty...

一.图像基础知识图像都是由像素(pixel)构成的，即图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。1.二值图像二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色...

一.获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示：# -- coding:utf-8 --import cv2import numpy#读取图片img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#获取图...

一.图像加法运算1.Numpy库加法其运算方法是：目标图像 = 图像1 + 图像2，运算结果进行取模运算。当像素值<=255时，结果为“图像1+图像2”，例如：120+48=168当像素值>255时，结果为对255取模的结果，例如：(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算，方法如下：目标图像 = cv2.a...

Python中配置opencv 编译环境为使用anaconda 灰度处理方法一 cv2.imread()import cv2img0=cv2.imread('image.jpg',0) # 0 灰度图 img1=cv2.imread('image.jpg',1) # 1 彩色图片print(img0.shape)print(img1.shape)cv2.imshow('src'...