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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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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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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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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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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基于 OpenCV 的图像形态学处理 - 膨胀，腐蚀，开运算，闭运算. 涉及到的 OpenCV 函数 - cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()
膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用，是很多识别技术中重要的中间处理步骤.
在灰度图像中根据阈值同样可以完成膨胀与腐蚀操作.
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2023-07-14 14:33:11
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原文为段立辉翻译，感谢Linux公社此文档为自学转述，如有侵权请联系本人。目标：• 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 学习的函数有:cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理：一般情况下对二值化图像进行操作。需要两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或者核，它是用来决定操作的性质的。基本操作
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2023-07-12 22:14:26
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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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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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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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2023-07-25 22:45:46
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目前在计算机图像处理领域会经常用到一些预处理，简单介绍一些常用的对图像进行二值化处理的方法以及如何用代码去实现图像二值化。1.OpenCV实现代码如下：import cv2 as cv
# 图像二值化 0白色 1黑色
def threshold_image(image):
#以灰度化形式读取图片
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY
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2023-07-21 21:24:09
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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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1、图像读取、显示和保存读取图像：cv2.imread(‘文件路径’，控制参数) 文件路径：图片保存的路径，路径必须全英文 控制参数： cv2.IMREAD_UNCHANGED 不改变图像； cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度显示； cv2.IMREAD_COLOR 彩色显示import cv2
img = cv2.imread(r'D:\image\lena.bmp',cv2.IMR
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2023-07-11 07:19:15
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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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2024-08-13 13:57:57
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本节目标：学会用Opencv画不同的几何形状将会学到以下几个函数：cv2.line()、cv2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.putText()
所有上述函数，你将用到一些共同的参数如下img，你画图的画板，或者说背景图。color，当前绘画的颜色。如在BGR模式下，传递(255,0,0)表示蓝色画笔。灰度图下，只需要传递亮度值即可。thic
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2023-10-05 19:46:28
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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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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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