python opencv 影象輪廓
# 輪廓可以被簡單解釋為一個連線所有連續點的曲線（沿邊界），有同樣的顏色和亮度。輪廓在做形狀分析和目標檢測與識別都很有用。
import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('zhua.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,100,255,0)#findContours函式修改原圖
#cv2.findContours()函式的三個引數,第一個是原圖，第二個是輪廓獲取方式，第三個是輪廓近似方法。
img, contours, 相關推薦
python opencv 影象輪廓
# 輪廓可以被簡單解釋為一個連線所有連續點的曲線（沿邊界），有同樣的顏色和亮度。輪廓在做形狀分析和目標檢測與識別都很有用。 import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('zhua.jpg') imgray = cv2.cvtColo
Python+opencv 影象模糊
最近在學習OPencv進行影象處理，剛開始看的書是《數字影象處理》(岡薩雷斯matlab）版，後來做一個答題卡的專案需要使用到opencv，對學過的知識進行再次的溫習和查缺補漏。 參考連結：http://www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8436389.html
macOS python opencv 影象膨脹、必運算 開運算
python opencv 影象膨脹 1，opencv 影象 形態變換 2，閉運算 開運算 1，opencv 影象 形態變換 #! /usr/local/bin/python3 # coding:utf-8 """ 影象二值化 全域性閥值
python+opencv影象金字塔融合
本文參考《OpenCV-Python 中文教程》上的影象融合內容，在測試程式碼時執行有兩種錯誤， 第一個問題：應該是python版本問題 第二個問題：教程上的程式碼是做六層高斯金子塔，然後根據高斯金子塔在做拉普拉斯金字塔，在這過程中有圖片在某一層不能被二整除，導致維度不一致，出現錯誤。所以在
python opencv 影象金字塔
# 不同解析度的圖片叫做圖片金字塔 # 有兩種影象金字塔1）高斯金字塔 2）拉普拉斯金字塔 # 兩者的簡要區別：高斯金字塔用來向下降取樣影象，而拉普拉斯金字塔則用來從金字塔底層影象中向上取樣重建一個影象。 # 高斯金字塔 # 我們用cv2.pyrDown()和cv2.pyrUp
python+opencv影象長寬xy和螢幕的對應
左上角是原點，往下是x/height。往右是y/width。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Parthenon.jpg') h,w,l = np.shape(img) (h1, w1) = img
python+OpenCV影象處理（十二）車牌定位中對影象的形態學組合操作處理
車牌定位中對影象的形態學組合操作處理 所謂的車牌定位，其中最關鍵的部分就是對圖片的處理，引數的設定，並使之擁有泛化能力。 首先傳入圖片，在進行大規模的圖片處理時，因為無法確定圖片的尺寸，所以需要將原始圖片進行等比例的縮放。 orgimg = cv2.imread('ch
Python-OpenCV 影象基本操作
一、圖片 讀、寫、顯示、屬性檢視 import numpy as np import cv2 -----------------------------直接讀取-------------------
Python-OpenCV 影象加權混合（濾色， 疊加， 柔光， 強光）
一、影象混合原理 1.1 濾色模式： 作用結果和正片疊底剛好相反，它是將兩個顏色的互補色的畫素值相乘，然後除以255得到的最終色的畫素值。 通常執行濾色模式後的顏色都較淺： 任何顏色和黑色執行濾色，
Python+OpenCV影象處理（九）—— 模板匹配
百度百科：模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定物件物的圖案位於影象的什麼地方，進而識別物件物，這就是一個匹配問題。它是影象處理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的侷限性，主要表現在它只能進行平行移動，若原影象中的匹配目標發生旋轉或大小變化，該演算
python+opencv影象處理——影象梯度——scharr運算元
sobel運算元不怎麼用，一般scharr運算元運用的比較多 import cv2 import sys import numpy as np o=cv2.imread("C:\\User
python opencv 影象拼接
程式碼： import imutils import cv2 import numpy as np # stitch the images together to create a panorama def detectAndDescribe(image): # conve
opencv 影象輪廓處理
1、 初識輪廓 目標 理解什麼是輪廓 學習找輪廓，繪製輪廓函式： cv2.findContours()， cv2.drawContours() 1.1 什麼是輪廓 輪廓可以簡單認為成將連續的點（連著邊界）連在一起的曲線，具有相同的顏色或者灰度。
python opencv 影象尺寸變換
利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源，目標，變換方法)就可以實現變換為想要的尺寸了 原始檔：就不用說了 目標：你可以對影象進行倍數的放大和縮小 也可以直接的輸入尺寸大小 變換的方法： CV_INTER_NN - 最近鄰插值, CV_INTER_LINEAR - 雙線性插值 (
python+OpenCV影象處理（十）霍夫變換簡單圖形檢測
霍夫變換 霍夫變換（Hough Transform）是影象處理中從影象中識別幾何形狀的基本方法之一，應用很廣泛，也有很多改進演算法。主要用來從影象中分離出具有某種相同特徵的幾何形狀（如：直線、圓等）。最基本的霍夫變換是從黑白影象中檢測直線。 霍夫變換是經典的檢測直線的演算
python+OpenCV影象處理（五）影象的閾值分割
影象的閾值處理 一幅影象包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字影象中直接提取出目標物體，常用的方法就是設定一個閾值T，用T將影象的資料分成兩部分：大於T的畫素群和小於T的畫素群。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱為影象的二值化（Binarization）。
python+OpenCV影象處理（一）讀取、複製、顯示、儲存
前 言 從2017年入坑人工智慧領域開始，就被這一領域深深的所吸引，雖然到現在已經踩了不少坑，但總算有了不少的收穫，深感不虛此行，藉助強大的python讓我快速的向著這一領域靠近，現在流行比較廣的人工智慧應用，比如：影象識別，語音識別，文字情感分析，人體行為分析等
python-opencv 影象分塊處理
可能是由於剛接觸python，其函式引數傳遞跟C++有非常大的不同，花了很多的時間 還是按照慣例，先貼原始碼，但是在此之前先說明，多執行緒共享物件目前發現只能通過dict進行，發現list等其他型別並不起到引用傳遞的作用。 # -*- coding: cp936 -*- i
Python-OpenCV 影象疊加or影象混合加權（cv2.addWeighted）
Python-OpenCV 影象疊加or影象混合加權實現 函式說明 cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst 引數說明 src1 – fir
Python+opencv影象識別
影象識別 最近工作遇到了一個需要識別安全鍵盤並點選的需求，做自動化嘛，由於安全鍵盤的鍵位固定但是鍵值隨機，所以常規的方法不能正確獲取觸發點選，so，上網查了一下基本思路都是用機器識別。 載入opencv-python pip install opencv-python View Cod