opencv-python

Mac 安装 paddlehub 出现 Building wheels for collected packages: opencv-python, ffmpy, jieba, seqeval, future Building wheel for opencv-python (pyproject.t ......

最近在看网上一个opencv的教程，其中的安装在ubuntu虚拟机下安装，照着安装一直没有成功，今天几个摸索，终于找到一个成功的版本。特此记录下安装过程。 1、选择Ubuntu18.04版本的虚拟机（14.04、16.04都没有成功） 2、更换阿里云数据源。 3、 ......

理论 GrabCut算法由英国剑桥微软研究院的Carsten Rother，Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计。在他们的论文："GrabCut": interactive foreground extraction using iterated graph cuts ......

理论 任何灰度图像都可以看作是地形表面，其中高强度表示峰和丘陵，而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水的上升，取决于附近的峰值（梯度），来自不同山谷的水，明显具有不同的颜色将开始融合。为避免这种情况，你需要在水合并的位置建立障碍。你继续填补水和建筑障碍 ......

基础知识铺垫 通过检索相关资料，学习到了霍夫圆检测的一点点皮毛知识，它的基本内容是认为图像上任何一个非零像素点，都有可能是一个潜在圆形上的一点。通过投票计算，生成累计坐标平面，然后在设置一个累计权重，去定位圆。 在笛卡尔坐标系中圆的方程为(x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2，其中( ......

前言 霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种 ......

理论 模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV附带了一个函数cv.matchTemplate()。它只是在输入图像上滑动模板图像（如在2D卷积中），并比较模板图像下的输入图像的模板和补丁。在OpenCV中实现了几种比较方法。它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素 ......

理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，2D离散傅里叶变换（DFT）用于找到频域。称为快速傅里叶变换（FFT）的快速算法用于计算DFT。有关这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。 对于正弦信号，x（t）= Asin（2πft），我们可以说f是信号的频率，如果采用其频 ......

理论 它由Michael J. Swain，Dana H. Ballard在他们的论文“Indexing via color histograms”中提出。 用简单的话来说，它到底是什么?它用于图像分割或查找图像中感兴趣的对象。简单地说，它创建了与输入图像大小相同(但是是单一通道)的图像，其中每个像 ......

介绍 我们学习计算并绘制了一维直方图。 它之所以被称为一维，是因为我们只考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但在二维直方图中，需要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调值和饱和度值。 OpenCV中的2D直方图 它很简单，使用相同的函数cv.calcHist()计算 ......

理论 考虑一个像素值仅限于某些特定值范围的图像。 例如，较亮的图像将所有像素限制为高值。 但是，良好的图像将具有来自图像的所有区域的像素。 所以你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡所做的，通常可以改善图像的对比度。 建议阅读直方图均衡的维基百科页面，了解更多相关 ......

理论 直方图是什么？你可以将直方图视为图形或绘图，它可以让你全面了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（范围从0到255，并非总是）的图和在Y轴上的图像中的对应像素数。 这只是理解图像的另一种方式。通过查看图像的直方图，你可以直观了解该图像的对比度，亮度，强度分布等。今天几乎所有的图像处理工具都 ......

理论 在最近几篇关于轮廓的文章中，我们使用了与OpenCV提供的轮廓相关的几个函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时，我们已经传递了一个参数Contour Retrieval Mode。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，它运行的效果 ......

1. Aspect Ratio（长宽比） 它是对象的边界矩形的宽度与高度的比。 $$ Aspect\ Ratio= \frac{Width}{Height} $$ x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2. Extent（大 ......

介绍 本文附录了通过LBPH实现简单人脸识别的源代码，分类效果并不是很好，供个人学习使用。 人脸录入.py import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) flag = 1 num = 0 while (cap.isOpened()): ret_flag, Vshow = ......

用OpenCv-Python自带的LBPH识别器实现简单人脸识别（上） 引言： 本文开发环境为： Windows10 + phchram + Anaconda5.2 （Python3.6）+ Opencv4.5.5,用opencv-contrib原生的API完成了人脸识别的功能，其可以任意添加人脸I ......

矩 图像的矩可帮助你计算某些特征，如对象的质心，对象的面积等特征。函数cv.moments()给出了计算的所有矩值的字典。 从这一刻起，你可以提取有用的数据，如面积，质心等。质心由关系给出， $$ C_{x}=\frac{M_{10}}{M_{00}} $$和 $$ C_{y}=\frac{M_{0 ......

什么是轮廓？ 轮廓可以简单地解释为连接所有具有相同的颜色或强度的连续点（沿着边界）的曲线。轮廓是形状分析和物体检测和识别的很有用的工具。 为了更好的准确性，使用二进制图像，因此，在找到轮廓之前，应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像，而 ......

理论 通常，我们曾经使用恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，在搜索图像中的某些内容时，如脸部，我们不确定该对象在所述图像中的大小。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为当它 ......

理论 Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法，它是由John F. Canny开发的。 这是一个多阶段算法，我们将了解其中的每个阶段。 降噪 由于边缘检测易受图像中的噪声影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器去除图像中的噪声。我们在之前的章节中已经看到了这一点。 计算图像的强度梯度 然后在水平和 ......

理论 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 Sobel和Scharr Sobel算子是高斯联合平滑加微分运算，因此它更能抵抗噪声。你可以指定要采用的导数的方向，垂直或水平（yorder和xorder），你还可以通过参数ksize指定卷积核的 ......

2D卷积（图像过滤) 与一维信号一样，图像也可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等进行滤波。LPF有助于消除噪声，模糊图像等。HPF滤波器有助于找到图片的边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将卷积核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。下面是 ......

简单阈值处理 这种阈值处理的方法是简单易懂的。如果像素值大于阈值，则为其分配一个值（可以是白色），否则为其分配另一个值（可以是黑色）。使用的函数是cv.threshold。函数第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值。第三个参数是maxVal，它表示如果像素值大于 ......

转换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，你可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3变换矩阵作为参数输入，而cv.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为参数输入。 缩放 缩放只是调整图像大小，OpenCV ......

改变色彩空间 OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。我们只研究两种最广泛使用的转换方法，BGR↔Gray和BGR↔HSV。 对于颜色转换，使用函数cv.cvtColor(input_image，flag)，其中flag确定转换类型。 对于BGR→Gray转换，我们使用标志cv.COLOR_BG ......

图像的加法 你可以使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。 注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作 ......

图像的基本操作 获取并修改图像的像素值 可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝色，绿色，红色值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。 可以用同样的方法修改像素点的像素值： 更好的像素获取和编辑方法： 获取图像的属性 图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型， ......

参考地址：https://opencv-python-tutorials.readthedocs.io/zh/latest/ 安装 pip install opencv-python 以下所有内容来自上边连接中整理，使用中参考上边连接中的文档 图片 import cv2 as cv from mat ......

#opencv-python 操作 *注：在此笔记中只记录下各种函数的使用，规则 详细讲解见https://opencv.apachecn.org/#/docs/4.0.0/2.1-tutorial_py_image_display ##创建，读取，显示，保存图像 ###创建图像 import nu ......