gray = cv2.cvtColor(query_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)reference_gray = cv2.cvtColor(reference_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用 ORB 特征提取器代替 SIFT（ORB 更加高效）orb = cv2.ORB_create()# 提取特征点和描述符kp1, des1 = orb.detectAndCompute(query_gray, None)kp2, des2 = orb.detectAnd...
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray,127,255, cv2.THRESH_BINARY) returnbinary defextract_cropped_regions(image_path): """ 从验证码图像中裁剪检测到的字符区域。 :param image_path: 验证码...
query_gray = cv2.cvtColor(query_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) reference_gray = cv2.cvtColor(reference_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 ORB 特征提取器代替 SIFT(ORB 更加高效) orb = cv2.ORB_create() # 提取特征点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(query_gray, None) kp2, des2 = orb...
Mat frame;//从 cap 中读一帧,存到 framecap >> frame;//如果未读到图像if(frame.empty())break;//将读到的图像转为灰度图cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);//进行边缘提取操作Canny(edges, edges,0,30,3);//显示结果imshow("edges", edges);//等待 30 秒,如果按键则推出循环if(waitKey(30)...
BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=100, param2=30...
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)## 高斯模糊img_blur=cv2.GaussianBlur(img_gray,(5,5)...
车牌识别的步骤 获取图片->车牌定位->车牌字符分割->字符识别 获取图片 获取图片十分简单,这里不做过多的赘述。直接放代码。 import cv2 car_image = cv2.imread('./images/car.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY) if (car_image == []): print('未读取到照片') ...
* @return 标注了识别结果的视频帧 */ static Frame detect(CascadeClassifier classifier, OpenCVFrameConverter.ToMat converter, Frame rawFrame, Mat grabbedImage, Mat grayImage) { // 当前图片转为灰度图片 cvtColor(grabbedImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); ...
original = cv2.imread(original_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) with_hole = cv2.imread(with_hole_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 检查两张图片是否大小一致 if original.shape != with_hole.shape: raise ValueError(“两张图片的尺寸不一致,请检查输入图片!”) 计算...
我们使用cv::COLOR_BGR2GRAY参数指定转换为灰度图像。 最后,我们使用cv::imwrite()函数将灰度图像保存到output.jpg文件中。如果保存成功,将会显示保存成功的消息。 通过这个示例代码,我们展示了一个实际应用场景——图像处理中的灰度化处理,并给出了相应的示例代码。根据实际需求,我们可以在此基础上进行更多的图像处理...