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RSS订阅原创 自学OPENCV+PYTHON+MACOS-X（5）
opencv 轮廓层次： 1.0 ， 1 ，2在最外面，我们叫它外轮廓，也称它为0级 2.因为2在处于最外部，2a这时候为2的子轮廓，也叫内轮廓，为第1级 3.3在2的内部，是2点子轮廓，分为第2级 4.3a在3的内部，也是子轮廓，分为第3级 5.最后，4 和 5处于3a内，同为3a的子轮廓，分为第4级
2017-11-21 15:41:32
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原创 自学OPENCV+PYTHON+MACOS-X（4）图形金字塔进行苹果和橘子融合详解
利用图像金字塔进行苹果和橘子的融合，并对代码进行注释 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np,sys import cv2 if __name__ == '__main__': A = cv2.imread('apple.jpg',0) B = cv2.imread('orange.jpg',0) G = A.cop
2017-11-17 16:17:24
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原创 自学OPENCV+PYTHON+MACOS-X（3）
阀值，通过点周围的平均值或者加权和来进行最佳阀值的获取。可以使用阀值得到好的mask ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 是平均值 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 是高斯盒子，也就是加权和 th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINAR
2017-11-16 15:27:56
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原创 自学OPENCV+PYTHON+MACOS-X（2）
平移函使用平移公式，将numpyfloat32参数带入cv2.warpAffine() ，得到结果。 M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows)) 函数 cv2.warpAffine() 的第三个参数的是输出图像的大小，它的格式应该是图像的(宽，高)。应该记住的是图像的宽对应的
2017-11-16 10:48:16
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原创 自学OPENCV+PYTHON+MACOS-X（1）
最近看了京东的比赛题目，猪脸识别有感，加上本来工作中就经常接触人脸识别，虽然我们不是视频人脸识别厂商但是我也想自己实现下。 之所以用python是因为之前就一直用这胶水语言，本来主用C++的我也不得不说，开发时间短，可以很快满足客户需求，这点优势在工作中已经很够了。然而近年兴起的AI热，python也是当之无愧的使用率最高的语言，接口也是多多滴。 上网下了PYTHON FOR OPENCV的p
2017-11-14 16:10:01
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空空如也
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