1. 学习目标图像色彩空间；函数说明与解释；学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等；学习 cv.cvtColor 函数的使用。2. 常见色彩空间3. 常见色彩空间说明名称说明HSV对计算机友好，区分各种色彩。RGB设备独立。YCrCbY分量表示信息，CrCb可以被压缩。RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。4. 常见色彩空间取值范围名称范围HSVH：0-180
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2023-07-11 07:16:32
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opencv-python笔记1-图像处理基本操作读取图像import cv2
"""读取图像 imread"""
cus = cv2.imread('C:\\8.png',-1)
#print(cus)#输出图像的部分像素值imread参数设置-1是表示保持原格式不变，还有很多别的参数设置，(附在最后) imread能够读取多种不同类型的图像。该函数有返回值，返回值是读取到的图像。还有注意，im
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2024-09-10 11:52:09
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1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度import cv2
fn="1.jpg"
img = cv2.imread(fn)
[height,width,pixels] = img.shape
print(height,width,pixels)2.Python3+OpenCV中的 cv2.resize(源文件，目标，变换方法)将图片变换为想要的尺寸#如：要将
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2023-06-20 10:18:34
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# 实现Python cv2图像取反
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入cv2库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 对图像进行取反处理 |
| 4 | 显示或保存处理后的图像 |
## 代码实现
### 导入cv2库
```python
import cv2
```
### 读取图像
```python
# 读取图像
im
原创
2024-06-30 05:27:23
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## Python cv2 取反
在图像处理中，反转图像是一种常见操作，可以用来增强图像的对比度和视觉效果。在Python中，可以使用OpenCV库的cv2模块来实现图像的取反操作。
### 1. 安装OpenCV库
在使用cv2模块之前，需要先安装OpenCV库。可以通过以下命令使用pip来安装：
```markdown
pip install opencv-python
```
##
原创
2023-10-20 19:27:49
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# OpenCV中取反操作的介绍与示例
## 引言
在计算机视觉中，图像处理是一项重要的任务。而OpenCV是一款广泛使用的图像处理库，提供了丰富的功能和工具。其中，取反操作是一种常见的图像处理方法，用于反转图像的亮度值。本文将介绍OpenCV中的取反操作，并提供相关的Python代码示例。
## 什么是图像取反？
图像取反是一种简单的图像处理方法，其原理是将输入图像中的每个像素点的亮度值
原创
2023-12-05 17:06:13
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# Python与OpenCV：图像填充技术
在图像处理领域，OpenCV是一个功能强大的库，它提供了多种图像处理功能，其中之一就是图像填充。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现图像填充技术。
## 什么是图像填充？
图像填充，也称为图像插值，是一种在图像中填充缺失或空白区域的技术。这在图像缩放、裁剪或图像合成等操作中非常有用。填充可以是简单的复制相邻像素，也可以是更复杂的算
原创
2024-07-22 03:43:31
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一、指定颜色填充代码如下：# 引入包
import cv2 as cv
import numpy as np
def fill_image(image):
copyImage = image.copy() # 复制原图像
h, w = image.shape[:2] # 读取图像的宽高
mask = np.zeros([h+2, w+2], np.uint8) # 新建图
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2023-07-11 07:17:44
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解释.从从某种程度来讲用1×1卷积并不是是网络变得更深，而是更宽，这里的宽实际上是增加数据量但是通过1×1的卷积我们就可以对原始图片做一个变换，得到一张新的图片，从而可以提高泛化的能力减小过拟合,同时在这个过程中根据所选用的1×1卷积和filter的数目不同，可以实现跨通道的交互和信息的整合，而且还可以改变图片的维度.而且因为通过对维度的操作，虽然网络的层数增加了，但是网络的参数却可以大大减小，节
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2024-10-25 13:25:36
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一、特性（property）1 什么是特性propertyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值1 importmath2 classCircle:3 def __init__(self,radius): #圆的半径radius4 self.radius=radius56 @property7 defarea(self):8 return math.pi * s
# 使用 Python 的 OpenCV 库实现颜色取反效果
在图像处理的世界里，对颜色的取反操作是一种常见的处理手段，尤其是在图像增强和特效制作中。这里，我们将逐步学习如何使用 Python 的 OpenCV 库实现颜色取反效果。本文将涵盖整个流程，从安装库到最终运行代码，以及每一步的详细解释。
## 整体流程
首先，我们将整个操作流程进行梳理，可以用如下表格展示步骤：
| 步骤 | 描
图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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最近因为经常对视频进行操作，所以记录下Python用opencv来读写视频的方法。一、opencv读视频python调用opencv来读视频比较简单，可以直接调用cv2.VideoCapture来读取视频和摄像头，基本上，常见的avi和mp4都能够正常读取。cv2.VideoCapture是通过传入数字来读取对应的摄像头，或者通过传入一个路径字符串来读取对应的视频文件。最简单直接的读取视频的例子如
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2023-07-04 20:25:56
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cv2是一个图片处理的python第三方库，是常用的图片处理工具之一。本文的写作背景是笔者在做一个对图片中特定字母和数字识别的工程，需要自己准备一批图片用于训练构建模型。本文所用到的最初的素材是图-1，那么需要做的工作就是将图中的字母和数字截取处理，并裁剪成统一的大小。具体过程就是先将图片转化为二值图，然后找出图片中的所有
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2024-04-07 19:20:36
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本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 一、基本操作：1、OpenCV读取和保存图像img = cv2.imread('xx.jpg', flags='用什么模式读取图片[彩色or灰度]')
#读取图片并显示
cv2.imshow('show', img)
cv2.waitKey(0)
#保存图片
cv2.imwrite(path:str, img)2、了解BGR
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2023-07-11 07:20:48
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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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目录一、图片基本操作1.1 显示图片1.2 图像处理1.3 保存图片二、图像标注操作2.1 文本标注和矩形标注2.2 圆形标注2.3 箭头标注2.4 多边形标注2.5 椭圆标注2.6 轮廓标注2.7 填充多边形2.8 绘制轮廓外接矩形和最小闭圆一、图片基本操作1.1 显示图片import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图片
cv2
轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现使用方式如下： 1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5.
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2023-11-18 21:01:24
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# Python 图像锐化与 OpenCV
在图像处理中，锐化技术是一个重要的步骤，用于增强图像细节，使得图像的边缘更加明显。使用 Python 中的 OpenCV 库，可以方便地实现图像锐化。本文将介绍如何使用 OpenCV 进行图像锐化，并提供一些代码示例。
## 图像锐化的原理
图像锐化的本质是强调图像中的边缘和细节。通常通过对图像进行卷积操作来实现。卷积操作用一个特定的核心（或滤波器
# Python图像锐化与OpenCV库
图像处理是计算机视觉中的重要领域，而图像锐化是其中一个常见的图像处理操作。锐化可以增强图像中对象的边缘，从而提高图像的清晰度。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的OpenCV库对图像进行锐化，并给出相关的代码示例。
## 什么是图像锐化？
图像锐化通过增强图像的边缘和细节，使得图像更清晰。通常，这一过程是通过对图像进行卷积操作，使用特定的
