继上一篇文章，代码解读来了 import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread(r'C:\Users\Bai\Desktop\p2.jpg')
img2 = cv2.imread(r'C:\Users\Bai\Desktop\p1.jpg')
# img1 = cv2.resize(img1, (640, 480))
# img2 = cv2.res
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2023-06-30 22:28:25
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在opencv中没有内置函数可以使图像进行拼接，我拼图的方法是根据自己要拼图的大小先创建一个纯黑的大图，然后在这张大图上覆盖上自己要拼的图。 如：要将下列的四幅图拼成一幅图。下面的四张图的像素都为 2736x1824。 &nbs
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2023-06-26 13:41:29
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前言很多时候，我们需要将图片直接转成视频。下面介绍用python中的OpenCV将进行多张图合成视频。cv2安装不要直接用pip install cv2，这会报错。有很多人建议用打开window自带的cmd，然后运行 pip install opencv-python ，但是我这样操作失败了。下面介绍自己去下载Python3.7安装cv2：(1) cv2文件下载。我用的是python3.7，选择c
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2023-09-28 22:29:51
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python+OpenCV 实现image-stitching 图像拼接1.实验环境及数据：实验环境：python3.7+OpenCV3.4python高于2.7版本的要注意更改所用demo的print的格式，从print “XXX” -> print("XXX")数据设置：准备了三个大类的数据：室内，室外，景深差距大的图片。每组数据的设置要从左到右的顺序标号。对拍摄的照片进行一定程度的压缩
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2023-07-21 21:46:08
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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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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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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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三.算法实现3.1.图像拼接3.1.1思路提取待拼接图片的特征点、特征描述符，找到待拼接图片的对应的位置点，进行匹配对图片进行柱面投影，产生图像的扭曲效果设置阈值，当匹配点个数达到阈值后，进行图像拼接在拼接前，先对第二张图片进行透视变化，利用已经找到的关键点，使得第二张图片透视旋转到与第一张图片可以进行拼接的角度加权处理，使拼接图接缝处平滑过渡3.1.2 实现方法提取特征点、描述符：使用openc
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2023-07-13 15:45:55
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千图成像：用N张图片拼凑成一张图片。实现原理：先将所要成像的图片转化成马赛克图片，然后从图库中用对应颜色的图片替换相应色块。图库中的图片处理：标记图库中每张图片的混合颜色，用于替换目标色块，并记录每张图片的特征用于成像，增加成像质量。0，起源 图片局部 很久前在刷微博的时候看到了这条，被他给震撼到了，图片是由LOL近千张皮肤图片组合构成的（难道这
1. 生成器利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。2. 创建生成器方法1要创建一个生成器，有很多种方法。第
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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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
# 如何使用 OpenCV 保存图像
## 整体流程
下面是使用 Python 的 OpenCV 库保存图像的整体流程：
```mermaid
erDiagram
实现图像保存 {
"加载图像" --> "保存图像"
}
```
## 步骤说明
1. 加载图像：首先，我们需要从文件或摄像头中加载图像。可以使用 OpenCV 的 `imread()` 函数来
原创
2024-01-10 12:07:39
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# Python中使用OpenCV进行图像叠加
在图像处理领域，图像叠加是一种常见的操作，可以将两个图像进行叠加，从而实现一些特殊效果。在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像叠加操作。本文将介绍如何使用OpenCV在Python中进行图像叠加操作。
## 安装OpenCV库
首先，我们需要安装OpenCV库。使用pip命令可以很方便地安装OpenCV库：
```bash
p
原创
2024-05-25 06:46:34
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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
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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