OpenCV的函数cvtcolor()的原型如下: C++原型:void cv::cvtColor(InputArray src,OutputArray dst,int code,int dstCn = 0)Python原型如下:dst	= cv.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])参数src代表输入图像,图像深度可以为8位无符号,16位无符号,单精度浮点型。 参            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-08 18:27:28
                            
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            # 使用OpenCV获取图像宽度和高度的详细指南
在图像处理领域,使用Python的OpenCV库是非常普遍的。对于刚入行的初学者来说,了解如何获取图像的宽度和高度是一个基础而重要的技能。下面,我将通过分步骤的方式,教你如何使用OpenCV获取图像的宽度和高度,同时提供必要的代码示例和说明。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 安装Ope            
                
         
            
            
            
            在图像处理中,仿射变换(如:平移变换、旋转变换以及放缩变换)是一些基础且常用的操作。这些变换不改变图象的像素值,只是在图象平面上进行像素的重新排列。在一幅输入图象[ u , v ] [ u , v ] [u,v]中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的 u,v)(u,v)(u,v)值来决定。这就需要插值算法来进行处理,常见的插值算法有单/双线性插值、            
                
         
            
            
            
            图像处理opencv1、图像的构成2、python读取图片(使用opencv模块)3、opencv 进行像素处理4、获取图片像素信息,通道信息5、获取图片指定区域6、图像融合7、图像三原色的拆分和融合8、显示图片不同颜色9、图像的加法运算10、图片的类型转换11、图像的缩放12、图片的旋转13、图像的噪声(显示)14、滤波15、图像的傅里叶变换 1、图像的构成图像是由像素pixel构成。并且通常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要用到摄像头,需要导入 cv2win + R , cmd命令进入,输入:pip install opencv-python下载完即可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本系列教程将分享如何用Python玩转视频处理,本文先介绍两个库opencv和moivepy及其简单使用。1、opencv介绍及人脸识别OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.图片加载cv2.imread(filename, flags=None)2、显示图片cv2.imshow(winname, mat)
winname 图口名称
mat ,已加载图片的变量名3、图像显示窗口创建与销毁,cv2.namedWindow(窗口名,属性) 创建一个窗口
属性—指定窗口大小模式:
cv2.WINDOW_AUTOSIZE:根据图像大小自动创建大小
cv2.WINDOW_NO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv教程CV2模块系列——简单画图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装方法:1、配置python环境;2、打开cmd命令窗口,执行“python”命令检查环境是否配置好;3、如果配置成功,则执行“exit()”命令;4、执行“pip install opencv-python”命令来安装cv2模块。Xhj少儿编程网-https://www.pxcodes.comXhj少儿编程网-https://www.pxcodes.com本教程操作环境:windows10系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录业务需求需求分析代码一结果分析代码二代码模块结果分析总结经验业务需求        识别验证码图片中的数字信息,用python的图形表示出来了需求分析        使用Cv2模块、pytesseract模块进行操作。CV2是计算机建模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言图像区域相关操作获得外接矩形膨胀与腐蚀重叠区域问题 前言 这次介绍的是和图像区域操作的相关问题和解决办法。图像区域相关操作获得外接矩形rect = cv2.boundingRect(contours[c]) 在c++中,是返回的一个Rect类,可以使用rect.tl()和rect.br()返回左上角和右下角的坐标,而python中是返回一个tuple,只能直接使用: 而这个tuple            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天我们学习如何将图片堆叠以及使用轨迹栏调整HSV值来过滤颜色
图片堆叠
首先导入需要的库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV是一套采用C/C++编写的开源跨平台计算机视觉库,它提供了两套Python调用接口。其一是cv2模块:针对OpenCV 2.x API创建的,它直接采用NumPy的数组对象表示图 其二是为了兼容OpenCV 1.x API,在cv模块下提供了原来的OpenCV 1.x API的扩展 cv(from cv2 import cv)。1.图像的输入与输出"图像的输入(imread)输出(wr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python用于数字图像处理的库有很多,其中一种调用opencv的(API)接口。opencv的官网对模板匹配的解释是:模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate()。它只是将模板图像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(您可以检查文档            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇博客只学习一个方法,cv2.resize 即图像缩放。 取经之旅第 9 天铺垫知识resize 方法格式与参数程序的实现最后一个参数 interpolationOpenCV 尾声 铺垫知识在检索图像缩放的相关知识点时,找到了一个相关算法,名字叫做插值算法,具体涉及 最近邻插值算法,双线性插值算法 等其它内容。细看了一下,在学习的第 9 天就去涉及,实在不够明智,故略过本部分理论知识,直接使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Numpy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。使用前需导入numpy模块二、相关方法(1)创建矩阵import numpy as np      # 导入模块          
    a1 = np.array([1, 3, 2])   # 创建一维array对象            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. cv2.rectangle 绘制矩形cv2.rectangle()函数是OpenCV中用于在图像上绘制矩形的函数。其语法如下:cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=None, lineType=None, shift=None)参数说明:
img:输入的图像矩阵;
pt1:矩形的左上角顶点坐标,类型为(x,y);
pt2:矩形的右下角顶点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念修复是图像插值。数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用。大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等。你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的。在这些情况下,使用称为图像修复的技术。基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言一、cv2.rectangle二、cv2.addWeighted三、绘制半透明方框 前言  仅仅用cv2.rectangle()函数是无法在原图像的基础上绘制出半透明方框的,想要达到半透明的效 果,需要利用到cv2.addWeighted()函数...  一、cv2.rectangleimport cv2
picture_path = 'E://...'
picture = cv2.i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们先简单复习一下:
 用了显示函数cv2.imshow,为了世界和平[joke],我们后面必须加上cv2.waitKey(0);cv2.destroyAllWindows()这两句话            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-14 14:15:40
                            
                                219阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    