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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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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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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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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返回Opencv-Python教程形态学变换是基于图像形状的变换过程，通常用来处理二值图像，当然也可以用在灰度图上。OpenCV中的形态学变换同平滑处理一样也是基于一种“滑动窗口”的操作，不过在形态学变换中“滑动窗口”有一个更专业的名词：“结构元”，也可以像平滑处理那样称呼为kernel，结构元的形状有方形、十字形、椭圆形等，其形状决定了形态学变换的特点。形态学变换主要有腐蚀、膨胀、开
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2024-01-31 02:48:29
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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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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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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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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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# Python中基于OpenCV的图片匹配
图片匹配是计算机视觉中的重要任务，涉及到在不同图像中查找相同的对象或特征。Python的OpenCV库提供了强大的工具来实现这一功能。本文将介绍如何使用OpenCV进行图片匹配，并提供相应的代码示例。
## 图片匹配的基本原理
在图片匹配中，我们通常使用特征点检测和描述符匹配的方法。特征点是图像中具有高信息量的部分，可以用来表示图像的内容。常用的
原创
2024-09-09 07:42:52
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# 如何实现"python cv2 空白图片"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中使用OpenCV库创建一张空白图片。这对于初学者来说可能有些困惑，但是通过本文的指导，你将能够轻松地实现这一目标。
## 实现步骤
下面是实现“python cv2 空白图片”的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
程序员 -> 创建空白图片: 调
原创
2024-06-04 05:07:27
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# Python OpenCV 图片裁剪入门指南
## 引言
在图像处理和计算机视觉中，裁剪是一种常见的操作。它允许我们从图像中选择感兴趣的区域，并将其提取出来，以便进一步处理或分析。Python中的OpenCV库是一个强大的计算机视觉库，提供了各种图像处理功能，包括图像裁剪。本文将为您介绍如何使用OpenCV中的cv2库裁剪图像，并提供代码示例和详细说明。
## 步骤1：安装OpenCV库
原创
2023-10-18 13:41:05
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# 如何使用python的cv2库裁剪图片
## 概述
本文将教你如何使用Python中的OpenCV库（cv2）来裁剪图片。通过以下步骤，你可以快速实现这一功能。
### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入cv2库 |
| 2 | 读取图片文件 |
| 3 | 定义裁剪区域 |
| 4 | 进行裁剪操作 |
| 5 | 保存裁剪后的图片 |
原创
2024-07-04 04:31:49
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# 如何使用Python cv2旋转图片
## 介绍
在图像处理中，有时候需要对图片进行旋转操作。使用Python中的OpenCV库(cv2)可以非常方便地实现这个功能。本文将向你介绍如何使用Python的cv2库来旋转图片。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将其拆分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- |
原创
2024-05-17 07:29:20
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在 Python 中，使用 OpenCV 库实现图像读取是许多计算机视觉任务的基础。通过对 OpenCV 读取图像功能的探讨，我们可以深入理解其版本变化、迁移步骤、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。本文将详细记录这一过程，帮助开发者在实际应用中高效地使用 OpenCV。
### 版本对比
#### 时间轴（版本演进史）
在不同版本的 OpenCV 中，图像读取主要通过 `cv2.im
在图像处理中，仿射变换（如：平移变换、旋转变换以及放缩变换）是一些基础且常用的操作。这些变换不改变图象的像素值，只是在图象平面上进行像素的重新排列。在一幅输入图象[ u ， v ] [ u ， v ] [u，v]中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的 u，v）（u，v）（u，v）值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有单/双线性插值、
