保留图像的边缘,边缘保留滤波,用于美颜,滤镜 cv2.bitwise_and() # 两个图像的逻辑与运算 cv2.bitwise_not() # 一个图像的像素取反 cv2.bitwise_or() # 两个图像的逻辑或运算 cv2.bitwise_xor() # 异或 cv2.blur() # 图像均值模糊 cv2.borderInterpolate() cv2.boundingRec
1.安装OpenCV-Contrib-Python库 OpenCV-Contrib-Python除了包含我们使用的OpenCV相关功能外,还包含了Numpy。 直接安装 pip install opencv-contrib-python 从清华镜像安装OpenCV-Contrib-Python库 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python 2.读取图片文件像素值数组 首先导入cv2模...
OpenCV 的 Python 绑定包装了 C++ 实现,因此,作为 Python 用户,即使我们不直接使用 C++,我们也可以从此更新中获得一些性能优势。 已删除了不推荐使用的 OpenCV C 实现和不推荐使用的 Python 绑定。 已经实现了许多新的优化。 现有的 OpenCV 3 项目可以利用其中的许多优化功能,而无需更新 OpenCV 版本。 对于 OpenCV...
请注意,SIFT 和 SURF 都是专利算法,因此,仅在使用OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake 标志的opencv_contrib构建中可用。 理解SURF 是如何在后台运行的,与本书没有特别的关系,因为我们可以在应用中使用它并充分利用它。 重要的是要理解的是cv2.SURF是一个 OpenCV 类,它使用 Fast Hessian 算法执行关键点检测并使用 SURF...
函数cv2.findContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个 Python列表,其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个 Numpy 数组,包含对象边界点(x,y)的坐标。
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(2)https://developer.aliyun.com/article/1427063 使用MOG 背景减法器 OpenCV 提供了一个名为cv2.BackgroundSubtractor的类,该类具有实现各种背景减法算法的各种子类。 您可能还记得,我们之前在第 4 章,“深度估计和分段”中,特别是在“GrabCut 算法的前景检测”部分中,...
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 然后声明一下环境,看代码会更清晰。cv2就是opencv,不再加入其他第三方包。 import cv2 一、图片处理篇 所有的图片处理都会基于这张图片进行实例演示,HERO! 像素470x322 jpg格式 24位 52.3kb 放个链接,初学的话可以直接复现。 test_ca...
本章使用 Python,OpenCV 和 NumPy。 关于 OpenCV,我们使用可选的opencv_contrib模块,其中包括用于关键点检测和匹配的其他算法。 要启用 SIFT 和 SURF 算法(已获得专利,并非为商业用途免费提供),我们必须在 CMake 中为opencv_contrib模块配置OPENCV_ENABLE_NONFREE标志。 有关安装说明,请参阅第 1 章,“设置 OpenCV...
本章使用 Python,OpenCV 和 NumPy。 请参考第 1 章,“设置 OpenCV”,以获得安装说明。 可在本书的 GitHub 存储库中找到本章的完整代码, 在chapter07文件夹中。 样本图像可以在images文件夹的存储库中找到。 了解HOG 描述符 HOG 是一种特征描述符,因此它与尺度不变特征变换(SIFT),加速鲁棒特征(SURF)和定向 FA...
原文:Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说