qq_53449784的博客

一、人脸检测准备图片

一、文档扫描代码import cv2import numpy as np#==============================计算输入图像的四个顶点的坐标==============================def order_points(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") #一共4个坐标 #----------按顺序找到对应坐标0123分别是左上、右上、右下、左下----------

一、图像加法运算代码import cv2img=cv2.imread("demoimg.jpg",0) #读取图片，参数0等价于cv2.IMREAD_GRAYSCALE，将图像调整为单通道的灰度图像#分别用“+”运算符和cv2.add()函数处理图像result1=img+imgresult2=cv2.add(img,img)#显示图像cv2.imshow("original image",img)cv2.imshow("+operation",result1)cv2.imsho

一、彩色图像像素处理代码import cv2import numpy as np#----------蓝色通道----------blue=np.zeros((300,300,3),dtype=np.uint8)blue[:,:,0]=255print("blue=\n",blue)cv2.imshow("blue",blue)#----------绿色通道----------green=np.zeros((300,300,3),dtype=np.uint8)green[:,:,

展示一张图片代码import cv2img=cv2.imread("demoimg.png") #读取图像cv2.imshow("demoName",img) #显示图像cv2.waitKey() #等待按键cv2.destroyAllWindows() #释放所有窗口运行结果出现问题若将imshow函数内的图像窗口名用中文表示，则运行时的图像窗口名为乱码cv2.imshow("示例图片",img) #显示图像，窗口名为中文原因分析OpenCV-Pyt.