基础：opencv-python-code图像混合图片相加要叠加两张图片，可以用cv2.add()函数，相加两幅图片的形状（高度/宽度/通道数）必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加，但这两者的结果并不相同：x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 =>
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2023-08-18 09:28:32
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前几日在博客上看到一篇“使用python拼接多张图片”的Blog【具体是能将的图片名字必须是形如xx_1.png ... xx_100.png或者xx_001.png ... xx_100.png，拼接成一张png图片，来达到一些目的(默认所有图片对应的顺序是文件名末尾序号的升序，序号可以不连续)】，自己也正想学习Python，觉得有趣就想试试。先是在windows上尝试了下，就遇到各种问题；正好
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2024-08-02 17:24:39
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在图像处理领域，图像拼接是一项常用的技术，它可以将多张图片拼接成一张更大的图片，通常用于全景图拼接、图像拼接等应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现两张图片的拼接，并且实现颜色过渡均匀的效果。
首先，我们需要安装OpenCV库，可以使用以下命令来安装：
```bash
pip install opencv-python
```
接下来，我们准备两张待拼接的图片
原创
2024-03-27 04:11:44
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学习图片见的数学运算，图像混合 最终达到的效果如下： 一、图片相加（改变图像的颜色） 对于两张图片的叠加，我们这里可以使用cv2.add()函数，但要保证两证图片的高、宽、通道数相同。 值得一提的是，numpy可以直接用 + 链接，但是这两种方法达到的效果可能不同：x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x, y)) # 250+
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2023-07-29 19:57:09
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## 合并两张图片的Python cv方法
在图像处理中，有时需要将两张图片合并为一张图片，以展示更多的信息或获得更好的视觉效果。Python中的cv模块提供了一种简便的方法来实现这个目标。本文将介绍如何使用cv模块合并两张图片，并提供相应的代码示例。
### 准备工作
在使用cv模块前，首先需要确保已经安装了cv模块。可以使用以下命令来安装cv模块：
```
pip install op
原创
2023-11-27 08:32:23
124阅读
文章目录一.安装与导入二.读取图像1.相关函数2.示例三.显示图像1.相关函数2.示例(1).显示图片(2).waitKey显示不同图片(3).destroyWindow销毁指定窗口(4).destroyAllWindows销毁所有窗口四.保存图像1.相关函数2.示例 一.安装与导入安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
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2023-08-18 09:29:34
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我们这周四的python拓展课讲述了图像的增广，老师给我们讲了一个小案例。用到的库有:Numpy opencv matplotlibNumpy库我们使用Numpy库，这个库是python用来做矩阵运算和高维向量的库，本质就是高等数学的线性代数。我们老师简单的讲了用numpy库生成三维数组(或者叫列表)和简单的说了三维数组。 Python 开发工具:Windows10 spyder4 nump
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2023-11-17 23:13:14
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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
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2023-07-14 14:15:40
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实现视频的读、显、存学会从摄像头获取并显示视频学习相关函数：cv2.VideoCapture()，cv2.VideoWrite()一、用摄像头捕获视频我们经常需要使用摄像头捕获实时图像。OpenCV 为这中应用提供了一个非常简单的接口cv2.VideoCapture(0)。让我们使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。为了获取视频：创建一个 VideoCapture 对象。参数可以
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2024-03-05 07:27:23
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OpenCV提供了众多对图片操作的函数，其中最基本的就是图片的读取与输出了。 一、读取图片 利用OpenCV读取一张图片是非常容易的，只需要用到 imread() 函数，打开shell或者cmd，进入python，输入help(cv2.imread)获取该函数的文档，得到： imread(...)
imread(filename[, flags]) -> re
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2023-07-11 07:18:20
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写在前面：最近一直在做图片系列，主要是因为这些都是我在做图片处理的时候遇到的一些简单的问题。稍微整理一下发现自己还挺高产，哈哈哈哈。希望不要被导师发现自己在这么忙的时候还有时间搞个博客。笑死有时候，我们需要查看两张图片，或者是两个文件夹中的里的图片是否完全相同。而很多情况下不同文件夹的图片即使是看上去相同，但是由于文件后缀格式不同，从而无法快速比较。在这种情况下，我们需要一种快速而可靠的方法来检查
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2023-09-11 20:20:22
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1.图片加载、显示和保存importcv2#生成图片img = cv2.imread("1.jpg")#生成灰色图片imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0)#展示原图cv2.imshow("img", img)#展示灰色图片cv2.imshow("imgGrey", imgGrey)#等待图片的关闭cv2.waitKey()#保存灰色图片cv2.imwrite("Copy.
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2024-07-19 09:19:20
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python-opencv中的图像表示 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式。用数组描述图像。是BGR格式，取值范围是[0,255].分为三个维度：第一维度：Height 高度，对应图片的 行数第二维度：Width 宽度，对应图片的 列数第三维度：Value 代表BGR三通道的值 在opencv中，其中 0代表B，1代
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2023-07-12 22:14:55
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目录图片的读取、显示、保存demo读取显示保存视频的读取、显示、保存demo读取获取和设置视频的一些参数信息显示保存视频 图片的读取、显示、保存demoimport cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("../data/image/1.jpeg",cv2.IMREAD_COLOR)
#显示图片
cv2.imshow('image',img)
#键盘绑定函数,64位操作系统需
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2023-06-14 21:17:16
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cv2相关知识初步学习python图片操作之opencv图片读入图片显示图片不能显示的问题图片只显示一小部分声明 python图片操作之opencvOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLA
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2023-07-11 07:08:51
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摘要 OpenCV 图像读取,cv2图像创建,cv2图像复制,cv2图像拼接,np.hstack子图列表,plt子图列表显示,cv2图像色彩模式转换,cv2图像通道拆分,cv2图像加法,cv2图像add和addWeighted,cv2图像不同尺寸重叠,cv2图像图像加logo,掩膜ROI,mask,cv2图像渐变动画,圆形遮罩,cv2图像写字画画,cv2图像处理视频OpenCV应用领域1、计算机视
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2023-07-31 23:30:52
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二值化处理图片数据集首先导入相应的包cv2即opencv-python包 if __name__ == "__main__": 上面这一句话的含义：自己的 .py 可以作为自己的脚本运行，在 main 中做一些测试，或者本身程序的运行 ，当然你也可以使用你的 .py 作为模块给别人使用给别人提供一些便利为了不让别人一导入你的模块 ，就直接运行整个脚本那么使用if name == 'main' 其中
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2023-07-13 15:45:42
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最近写论文遇到一个问题，就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图，但是创建的子图并不符合我们的预期需求，于是乎记录下来其中的填坑指南。1. 初始问题假设我们现在我们有以下局部代码，假设这里的A，B是提前已知的np.array数组，A shape=(128, 128)，B shape=(128, 6), 那么我们想让这两个A,B拼接一起，然后一个很自
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2023-07-28 15:49:07
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最近写论文遇到一个问题，就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图，但是创建的子图并不符合我们的预期需求，于是乎记录下来其中的填坑指南。1. 初始问题 假设我们现在我们有以下局部代码，假设这里的A，B是提前已知的np.array数组，A shape=(128, 128)
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2023-09-14 22:34:55
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本文介绍了python 比较2张图片的相似度的方法示例，分享给大家，具体如下：#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#均值哈希算法
def aHash(img):
#缩放为8*8
img=cv2.resize(img,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
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2024-07-04 21:35:18
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