import cv2 import numpy as np moon = cv2.imread("moon.tif", 0) row, column = moon.shape moon_f = np.copy(moon) moon_f = moon_f.astype("float") gradient = np.zeros((row, column)) for x in range(row - 1): for y in range(column - 1): gx = abs(moon_f[x + 1, y] - moon_f[x, y]) gy = ab...

基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测  Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )

import cv2 as cv #read the image img = cv.imread("D://medium_blogs//pattern1.jpg") #convert the image to grayscale gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #blur image to reduce the noise in the image while thresholding blur = cv.blur(gray, (10,10)) #Apply thresholding to the image ret, ...

本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数，一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分  mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单，参数有三个第一个参数：hsv指的是原图第二个参数：lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0第三...

代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread(r'C:\Users\HouLw\Desktop\cat.jpg', 0) ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, ...

改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。这里将介绍resize()函数的语法及实例    注意： 1.输出尺寸格式为（宽，高） 2.默认的插值方法为：双线性插值 代码演示： import cv2 as cv # 读入原图片 img = cv.imread('test.jpg') # 打印出图片尺寸 print(img.shape) # 将图片高和宽分别赋值给x，y x, y = img.shape[0:2] # 显示原图 cv.imshow('OriginalPicture', img) # 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高） img_t...

简单来说，“仿射变换”就是：“线性变换”+“平移”。 先看什么是线性变换？ 1 线性变换 线性变换从几何直观有三个要点： 1、变换前是直线的，变换后依然是直线2、直线比例保持不变3、变换前是原点的，变换后依然是原点 比如说旋转：    比如说推移：   这两个叠加也是线性变换：   1.1 代数 简单讲一下旋转是怎么实现的，可以让我们进一步了解代数是怎么描述线性变换的。  2 仿射变换 仿射变换从几何直观只有两个要点： 1、变换前是直线的，变换后依然是直线2、直线比例保持不变少了原点保持不变这一条。 比如平移：  因此，平移不再是线性变化了，而是仿射变化。 2.1 代数 我们来看下仿射变换是怎...

函数cv2.warpAffine()官方给出的参数为： cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) → dst其中： src - 输入图像。 M - 变换矩阵。 dsize - 输出图像的大小。 flags - 插值方法的组合（int 类型！） borderMode - 边界像素模式（int 类型！） borderValue - （重点！）边界填充值; 默认情况下，它为0。上述参数中：M作为仿射变换矩阵，一般反映平移或旋转的关系，为InputArray类型的2×3的变换矩阵。 flages...

python-OpenCV 图像处理 -- 改变图像对比度和亮度 采用按像素的方式改变图像对比度和亮度，公式如下  g(x)=αf(x)+β其中 αα调节对比度， ββ调节亮度  def Contrast_and_Brightness(alpha, beta, img): blank = np.zeros(img.shape, img.dtype) # dst = alpha * img + beta * blank dst = cv2.addWeighted(img, alpha, blank, 1-alpha, beta) return dstcv2.addWeighted用于两个图片融合...

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11.提取图片的文字（OCR）实现提取图片的文字是通过安装使用谷歌的 Tesseract-OCR，首先需要从下面这个网址中下载： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-3.05.02-20180621.exe 接着再进行安装： pip install pytesseract 实现代码如下所示： import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract'img = cv2.imread('pytex...

#定义数据读取器 import cv2 import random import numpy as np # 对读入的图像数据进行预处理 def transform_img(img): # 将图片尺寸缩放道 224x224 img = cv2.resize(img, (224, 224)) # 读入的图像数据格式是[H, W, C] # 使用转置操作将其变成[C, H, W] img = np.transpose(img, (2,0,1)) img = img.astype('float32') # 将数据范围调整到[-1.0, 1.0]之间 img = img / 255. img = im...

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（1）读取文件： video = cv.VideoCapture('video.avi') # 读取视频文件（2）分帧读取视频： ret,frame = video.read()注：参数ret为布尔值True或者False,代表有没有读取到图片。第二个参数frame表示截取到一帧的图片，即返回的视频帧，可以利用cv.imwrite()保存帧。 （3）对每一个帧图像进行保存： cv.imwrite('D:\\save\\'+str(i)+'.png',frame)看下面的完整程序 import cv2 as cv #截图图像 def cutVideo(): i = 0 video = cv.Vi...