q742971636的博客

这些是一些常见的视频文件格式和相应的四字符编码标识示例。根据你的需求和所使用的视频文件格式，选择适合的编码标识以确保视频文件可以正确编码和解码。不同的视频编辑软件和播放器也支持不同的编解码器，因此你可能需要根据最终使用情况进行调整。不同的视频文件格式通常需要使用不同的编解码器，因此你需要根据你要创建的视频文件格式来选择合适的四字符编码标识。

最后，使用cv2.imread函数再次读取图像文件，将图像存储在变量img中。然后使用plt.hist函数绘制灰度图像的直方图，并通过plt.xlabel和plt.ylabel设置横轴和纵轴的标签。函数接受两个参数：image_path表示图像文件的路径，threshold表示亮度阈值，默认为100。调用is_dark函数判断图像光线是否过暗，如果返回True，说明图像光线过暗，输出"图片光线过暗"；这段代码是一个用于判断图像亮度是否过暗的函数is_dark，并对输入的图像进行可视化直方图展示。

将RGBA图像paste到大图中。使用透视变换，文字会扭曲失真。

下图是使用minAreaRect判定的角度，可以看到，数值范围是[0,90]，看起来很离谱。据说版本不一样的时候，返回也不一样。我使用opencv/4.5.5。

【代码】【OpenCV】去除图片文字；只保留图片文字。

原因是png图片里面的profile ，好像又听说高版本的png在做什么。解决方式很简单，重写一下这个图。

截图目标，分析目标的颜色直方图：import cv2from matplotlib import pyplot as pltdef show_img(path): img = cv2.imread(path) b, g, r = img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2] hist_b = cv2.calcHist([b], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g = cv2.calcHist([g

边缘检测拉普拉斯边缘分割：sobel算子：canny算子：加了高斯模糊再用canny算子：参考：水文标尺识别opencv：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_28371057/article/details/109968240边缘 图像分割： https://www.jianshu.com/p/fb48de8120fd图像分割：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70758906...

修改video_path = ‘test1.mp4’ 这一句即可，源码地址：https://github.com/hongcyu/char_paintingimport cv2from PIL import Image, ImageFont, ImageDrawimport osfrom cv2 import VideoWriter, VideoWriter_fourcc, imread, resize# =========================# coding:UTF-8# 视

img = cv2.imread(os.path.join(filepath, name))dst = cv2.resize(img, (img.shape[1]//4, img.shape[0]//4))cv2.imwrite(os.path.join(aimpath, "image" + str(num).zfill(6)) + ".jpg", dst)

何为bytes？是Python3的数据类型，详见：http://c.biancheng.net/view/2175.html。np.frombuffer返回一维数组：cv2.imdecodecv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据，并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像。cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据，赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩，方便网络传输。bytes转图片numpy矩阵img = cv2.

Opencv 读取的图片是BGR 矩阵：import cv2 import matplotlib.pyplot as pltimg=cv2.imread('./res.jpg')plt.imshow(img)plt.show()plt显示方法imshow是默认矩阵是RGB的，想要正确显示，需要：imgrgb= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(imgrgb)plt.show()...

import cv2import numpy as np img = cv2.imdecode(np.fromfile("./人物-1.jpg", dtype=np.uint8), 1) # img是矩阵

1 调程序中的127可以提取多少颜色，有时候有毛边；2 png是带透明度的图，有颜色的部分设置透明度255就是完全不透明，原来白色的部分设置透明度0就是完全透明；import cv2import numpy as npinputimg = 'minio.png'thresh=180img1 = cv2.imread(inputimg, 0)ret, thresh1 = cv2.threshold(img1, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)img = cv2..

python安装opencv：pip install opencv-python提取视频帧 视频转图片：import osmp4file = 'input.mp4'savefile = "./output"if not os.path.exists(savefile): os.mkdir(savefile)import cv2cap = cv2.VideoCapture(mp4file)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')fp

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html看到个有意思的，记录一下。

1、图像直方图import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# 将传入图像变成灰度图# 对于每一级别的灰度，0到255# 统计图里占有多少像素点# 比如灰度14占有123个像素点# 返回np矩阵，表示0到255灰度占有的像素点个数def custom_hist(image): ...