本篇文章是使用python通过调用电脑摄像头实时检测摄像头画面识别画面中的人脸这里的python版本是3.9，各个版本思路上相似我的大体思路是：采集人脸数据---->训练模型---->实现人脸识别第一步：采集人脸数据首先要导入cv库import cv2如果没有opencv库的话要用pip先安装一个pip install opencv-python采集人脸要用到调用摄像头capture
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2023-08-18 12:54:53
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本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。 一、OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。 1、OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方
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2023-07-06 20:13:50
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## 实现python cv2 视频截取无声音的流程
### 概述
在本文中，我将向你展示如何使用python的cv2库来实现视频截取且无声音的功能。为了更好地帮助你理解，我将按照以下步骤进行详细说明，并提供相应的代码和注释。
### 步骤
下面是实现视频截取无声音的步骤，我们将逐步介绍每一步的具体操作。
```mermaid
sequenceDiagram
participan
原创
2023-11-02 06:44:14
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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
2022-08-02 14:29:12
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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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2023-07-01 21:17:27
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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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2023-07-11 07:15:09
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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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2023-11-18 21:00:56
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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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2024-06-01 01:07:15
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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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2023-09-25 14:07:29
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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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2023-07-14 14:36:52
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opencv教程CV2模块系列——简单画图
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2023-05-22 21:06:24
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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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2023-08-30 13:55:30
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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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2023-09-22 08:17:30
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时隔半年，终于想着要把这个人脸识别的系列给补充完了，在家实在是太无聊了啊！！！因为这个系列也是拿来做毕设的，所以想着比较有回忆，就坚持把他写完了。上一篇文章，我是用opencv+简单的cnn网络实现了人脸识别，cnn网络是用来分类的，因为只有三层，觉得太简单了，刚好那段时间在学习残差网络相关的内容，就想着把残差网络给应用到分类网络里。针对残差网络，一般而言常用的就是三种：ResNet
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2023-08-09 13:17:09
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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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2024-01-28 06:46:23
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参考： 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.W
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2023-08-04 13:49:51
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一、cv2.boundingRect(img)img------二值图； 返回四个值，分别是x，y，w，h； x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高二、cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)第一个参数：img是原图 第二个参数：（x，y）是矩阵的左上点坐标 第三个参数：（x+w，y+h）是矩阵的右下点坐标 第四个参数：（0,25
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2023-10-07 13:24:46
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例：import cv2
img = cv2.imread("img\_path")
print(img.shape, type(img))
# 显示图像
cv2.imshow("demo", img)
# 窗口显示时间，默认0表示无限
cv2.waitKey()
# 按任意键销毁窗口
cv2.destoryWindows("demo")
>>>输出
（345,678,
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2024-07-24 11:49:21
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1.数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR 彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰色头像demo1:import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = cv2.imread('D:\\openCV files\\data\\1\\cat.jpg')
prin
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2023-10-10 10:08:00
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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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2023-07-10 19:25:27
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