文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口，例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具有轻量高效的特点
Python-opencv图像识别学习日记（1）——人脸检测一、前言第一次写博客，直接用的编辑器的模板，记录一下图像识别的学习过程…。之前一直对人脸识别、机器视觉等方面很感兴趣，利用课余时间学习一下，暂时不指望做出成型的项目，做点小东西（人脸门禁之类的）练练手。如有纰漏望指出…二、准备阶段一台安装了python3电脑（废话）；一只摄像头（电脑自带）；互联网（用于下载插件包）；一颗爱学习的心哈哈哈哈
前言识别图形常用函数介绍
前言OpenCV在图像处理与计算机视觉方面有很多通用算法。因此可以用来人脸识别、图形识别、文字识别等等。对于复杂一点识别的可能还涉及到大量的识别训练，最后的匹配比较分类等等。后续可能会介绍文字识别、人脸识别等等。
图形识别图形识别指的是对常见的几何图形进行识别，它通过opencv进图形处理（二值化，图片灰度化，细化等等），获取图形轮廓特征，然后在应用几何图形特
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2023-10-03 13:52:47
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1. 切边源图像： 需求：扫描仪扫描到的法律文件，需要切边，去掉边缘空白，这样看上去才真实，人工操作成本与时间花费高，希望程序自动实现，高效、准确。 实现思路：边缘检测 + 轮廓发现或直线检测最大外接矩形。例子代码： #include 效果图 总结：先利用 Canny 算子检测图像的轮廓，再利用 findContours 发现轮廓，因为这时候会得到很多轮廓，而我们只
一、什么是计算机视觉？ 为了说明这个问题我们来试想一个场景。 假设你和你女朋友去度假，然后你上传了很多照片到百度。但是现在在每张照片中找到你朋友的脸并标记它们要花费很多时间。实际上，百度已经足够智能，它可以帮你标记人物。那么，你认为自动的特征标记是如何工作的呢？ 简单来说，它通过计算机视觉来实现。计
原创
2021-06-14 20:47:00
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目录一，轮廓检测二，边缘检测一，轮廓检测以下图为例：灰度图直接提取轮廓：int main(){ Mat img = imread("D:/1.png", 0);
原创
2022-04-29 20:10:48
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△ 来自虾米妈咪小朋友用妈妈的一寸照片通过了人脸识别，打击了小度音箱的家长监督机制。活体检测没做好。公交车身广告上的董明珠头像，被宁波交警系统拍了照，判定成“违法闯红灯”。活体检测没做好。所以，活体检测要怎么做？名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。△ 川川是假的，光头是真的
今天，在使用人脸识别的时候出现了一个问题我用了两种方法获取照片，一种是自定义相机，一种是调用系统相机调用系统相机，能够识别出来，没问题，然后我开始把人脸识别接口嵌入UI中，并使用自定义相机然后，出问题了，不论怎么识别，识别出来的结果都是正确的，也就是说，错误的照片也识别是正确的，这就是个大问题了但是，自定义相机得到的图片属性和调用系统相机得到的图片是一样的，然后测试开始先调用系统相机获得照片，up
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2023-09-26 16:57:02
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答辩通过了，补完~这里主要是用两种方法进行定位识别# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = '樱花落舞'
import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import *
from tkinter import ttk
import img_function as predict
import cv2
from PIL im
函数的设置为了使图像识别的流程更加直观，我们提前设置一个函数用于图像识别过程中每一步的图像展示。def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用这个函数可以使得在图像识别过程中的每一步更加直观的展示出来，也可以用于检测每一步是否正确运行。读取一个模板图像我
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2023-07-27 20:21:06
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1）前言从18年开始,我接触了叉叉助手,通过图色识别,用来给常玩的游戏写挂机脚本,写了也有两三年.也算是我转行当游戏测试的理由. 去年11月,也是用了这身技术,混进了外包,薪资还不错,属于是混日子了,岗位是在发行,接触到很多游戏,因为接不了poco,到手只有apk, 日积月累,游戏越来越多,项目组却还是只有这点人.为了减轻自己的压力,就开始了UI自动化的不归路.2）游戏UI自动化因为游戏引擎,是无
平台：Win7 64bits + Visual Studio 2012 + OpenCV 2.4.10童鞋们，我们继续翻目录，哈哈哈当然我不是翻目录，我是真的已经一字一句看过了，我自认为C语言基础还是很好的，代码方面可以看得很快。但是算法方面有点吃力。下面红色文字是我自己的总结！第二部分 初探core组件 83第4章 OpenCV数据结构与基本绘图 854.1 基础图像容器Ma
OpenCV学习笔记：第一节课：RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图0~255，亮度从黑色到白色R：红， G：绿， B：蓝而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道import cv2
import numpy as np
# numpy是一个数学运算库，可以自行搜索学习，一般与opencv搭配使用，有时还会用到matplotlib读取图像：img = cv2:imread('路径', 参数)
# 两
1 - 引言在数字图像处理中还提供了许多检测图像简单特征的方法，例如边缘检测、轮廓检测、直线检测、圆检测等。让我们用OpenCV实现以下这些算法吧2 - Canny边缘检测OpenCV提供了一个非常方便的Canny函数（以算法的发明者命名）import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('images/12.jpg',0)
cv2.imwrite("
OpenCV 可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，这些图像特征可作为图像搜索的数据库；此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来，组成一个更大的图像。如将各照片组成一个360度的全景照片。本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例，并利用这些特征进行图像匹配和搜索。本章节选取一些图像，检测它们的主要特征，并通过单应性（homography）来检测这些图像是否存在
OpenCV图像处理学习笔记-Day1目录OpenCV图像处理学习笔记-Day1第1课：图像读入、显示和保存1. 读入图像2. 显示图像3. 保存图像第2课：图像处理入门基础1. 基本概念2. RGB转灰度第3课：像素处理1. 读取像素2. 修改像素第4课：使用numpy进行像素操作1. 读取像素2. 修改像素第5课：获取图像属性1. 形状：行、列、通道数2. 像素数目3. 获取图像类型第6课：图
概述：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库为什么有OpenCV？ 计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种： 1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容） 2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink） 3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的
目录1.图像导入与导出图像导入图像显示图像导出 2.绘制几何图形 3.获取和修改像素点 4.获取图像属性5.图像通道的拆分与合并6.色彩空间的改变总结 ,这节课你学到了什么首先导入opencv库import cv2可以使用as来修改名称import 库名称 as 自定义名称例如import cv2 as cv1.图像导入与导出图像导入图像变量=cv2.imread("
初识OpenCV简单操作之图像处理，获取人脸特征，给图像简单的打码，绘制图形、运算、几何变换、平滑处理、边缘检测 文章目录一、获取图像的感兴趣区域(1)通过像素矩阵直接得到ROI区域(2)对图像ROI域进行赋值获取脸部信息获取其他特征图像域赋值二、绘制图形画直线cv2.line()画圆 cv2.circle(）画矩形 cv2 rectal.gle()画椭圆 cv2.ellipse()添加文字 c
车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。 openCV是开源计算机视觉库，基于计算机视觉与机器学习，提供强大的图像处理能力。我们可以快速集成openCV库到android端，其中一种方式是直接安装openCV Manager，按需使用：启动服务去动态加载。这样前期配置更简
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2023-07-13 21:01:45
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