今天这一篇文章主要记录一下OpenCV中一些基本的操作，包括读取图片，视频以及反转图像的几种操作：一：图片的载入图片载入很常用，很实用。。。 二：读取视频读取视频分为从摄像头中读入和从硬盘中读入，如果是摄像头就在videocapture函数中填写数值，0是默认的第一个摄像头，1.是第二个，以此类推，如果没有外置摄像头，就直接“”填写路径就行。 三：打印图片的类型图片的信息主
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2023-12-12 14:57:25
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什么是Shape Context Shape Context是一个用于形状识别的，非常经典的特征（一串便于计算机处理的数字）提取方法，它由Serge Belongie和Jitendra Malik于2002年在他们的文章“Shape matching and object recognition...
原创
2022-01-12 17:23:27
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2、图像操作图片裁剪裁剪是利用array自身的下标截取实现HSV空间除了区域，图像本身的属性操作也非常多，比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节。HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间，HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）。在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的
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2024-09-05 19:16:29
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# OpenCV Python中的形状检测
## 简介
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能和工具，用于图像处理和计算机视觉任务。其中之一是形状检测，它可以检测和识别图像中的各种形状，如圆形、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用OpenCV Python进行形状检测，并提供代码示例。
## 环境搭建
在开始之前，我们需要安装OpenCV和Python。你可以通过以下
原创
2023-09-08 04:26:45
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OpenCV中的HAL方法调用流程分析在OpenCV中有一些所谓HAL(Hardware Acceleration Layer)实现，看名字好像和硬件相关，其实也不尽然，可以理解为比常规的OCV实现更快的版本就好了。此文要做的就是要找到其实现或者切入流程，打通整个函数调用逻辑。本文将以resize和GaussianBlur两个函数来分析。resize首先定位到imgproc模块的imgproc.h
学习目标对图像进行几何变换，比如平移，旋转，仿射变换，透视变换等。学习函数：cv2.getPerspectiveTransform
变换（Transformations）OpenCV提供两种变换函数，cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective，它们可以生成所有种类的变换。cv2.warpAffine的输入是2x3变换矩阵， cv2.warpPerspective的输入
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2024-04-12 10:35:26
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2、图像操作图片裁剪裁剪是利用array自身的下标截取实现HSV空间除了区域，图像本身的属性操作也非常多，比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节。HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间，HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）。在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的
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2024-05-13 15:56:07
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在OpenCV-Python中图像表示成numpy数组，图像的属性也可以通过numpy的属性获得。1、图像行列数、通道数（shape属性）一个图像像素的行列数（高、宽）、通道数可以通过shape属性获取，需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数（rows，高），下标1表示的是列数（cols，宽），下标2表示的是通道数，但是如果是灰度图shape是一个二元组，则不存在下标2的
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2023-07-06 21:52:11
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## 查看图像形状的流程
1. 导入必要的库
2. 读取图像
3. 获取图像的形状
4. 打印图像的形状
下面是每一步所需的代码和注释：
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入`opencv`库，用于处理图像。
```python
import cv2
```
### 2. 读取图像
使用`imread`函数读取图像文件。
```python
image = cv2.imr
原创
2023-10-11 12:14:54
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# Python-OpenCV形状识别
## 简介
Python-OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，可以用于图像处理、图像识别、目标跟踪等各种计算机视觉任务。其中之一是形状识别，通过OpenCV可以轻松识别图像中的各种形状，如圆形、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用Python-OpenCV进行形状识别，并提供相应的代码示例。
## 安装
在开始之前，我们首先需要安装Pytho
原创
2023-08-27 11:12:03
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## Python OpenCV 取shape
### 1. 引言
在计算机视觉和图像处理领域，Python的OpenCV库是一个非常强大和流行的工具。它提供了许多功能，使我们能够处理和分析图像。其中一个重要的功能是获取图像的形状(shape)。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python和OpenCV库来获取图像的形状信息，并提供一些示例代码。
### 2. 获取图像的形状
在OpenC
原创
2023-11-27 08:22:33
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OpenCV-3-几何变换3.1 图像放缩import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread(r'F:\Blog\opencv\lena.png',cv2.IMREAD_COLOR)
print(r'origin shape:',end=''),print(img.shape)
i
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2024-03-20 22:24:00
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目录demo画线画矩形画圆画椭圆画多边形在图片上添文字 demoimport cv2
import numpy as np
#创建一个全黑的图像
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
#画一条线
cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
#画一个矩形
cv2.rectangle(img,(384,0),(510,12
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2024-05-14 20:22:23
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图像ROI与ROI操作ROI of image代码注释：import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread("dataset/train/bees/1.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
h, w = src.shape[:2]
#
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2024-05-03 13:15:49
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python数字图像处理（2）：图像的读取、显示与保存 skimage提供了io模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。为了方便练习，也提供一个data模块，里面嵌套了一些示例图片，我们可以直接使用。引入skimage模块可用：
?
from skimage
Opencv 一些函数笔记shape（） 有一张图片宽度*高度是300 *100,用opencv的img.shape返回的是(100,300,3)，shape返回的是图像的行数，列数，色彩通道数。易错的地方：行数其实对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度列数对应于坐标轴上的x，即表示的是图像的宽度也就是说shape返回的是(高度， 宽度) = (y , x)而img[50,10]是否表示是(x,
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2023-11-26 19:15:04
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运用pycharm编写opencv-python程序系统:Windows10，mac的用户可以作相应的调整一.环境配置1.安装python3.76参考方法2.安装pycharm官网安装即可，有相应的windows和mac版本3.pycharm中新建工程并配置python编译器（interpreter）Step1: 进入pycharm主界面之后，点击new project 新建工程Step2: 进
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2023-10-12 22:13:22
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在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后，接下来我们要做的就对像素进行操作，我们知道了图像的本质就是一个矩阵，那么一个矩阵中存储了那么多的像素，我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作。这个是原图，接下来的例子都是对这个图片进行操作的。访问像素出现雪花效果我们需要有雪花的效果，这里的雪花其实就是一个个白色的点，白色在像素值是255，所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中
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2024-07-05 10:31:15
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这一章总结一下opencv的一些入门级用法。基础元素图片电脑上的彩色图都是以RGB颜色模式显示的，但opencv中彩色图像是以BGR通道存储的，灰度图只有一个通道图像的坐标的起始点是左上角，所以行对应的是y,列对应的是x通过opencv读取的图片类型是ndarray,数据类型是uint8若是彩色图则shape是[H,W,C],若是灰度图则shape是[H,W]import cv2
import m
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2024-05-05 18:08:26
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文章目录十五、人脸识别项目1、Haar人脸识别2、Haar其它脸部特征的检测3、Haar + Tesseract车牌识别4、深度学习基础知识5、OpenCV使用DNN实现图像分类 十五、人脸识别项目主要方法：哈尔（Haar）级联方法深度学习方法（DNN)Haar是专门为解决人脸识别而推出的，在深度学习还不流行时，Haar已可以商用。1、Haar人脸识别基本步骤：创建Haar级联器导入图像并将其灰
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2024-04-22 14:04:58
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