cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img.shape) # 把单通道图片保存后,再读取,仍然是3通道,相当于把单通道值复制到3个通道保存 cv2.imwrite('test_grayscale.jpg', gray_img) reload_grayscale = cv2.imread('test
(1)python实现人脸检测 本小节首先编写一个python脚本用于检测图像中的人脸,使用Code OSS打开2.4.4节中创建的code文件夹,在该文件夹下新建一个python脚本,名为face_detect_test.py,代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2 filepath = "test.jpg" img = cv2.imread(file...
sudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev lib...
cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img.shape) # 把单通道图片保存后,再读取,仍然是3通道,相当于把单通道值复制到3个通道保存 cv2.imwrite('test_grayscale.jpg', gray_img) reload_grayscale = cv2.imread('test
imread("test.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 首先检测人脸,返回的是框住人脸的矩形框 faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor= 1.1, minNeighbors=8, minSize=(55, 55), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) # 画出每一个人脸,提取出人脸所在区域 for (x, y...
https://pypi.org/project/qrcode/ pip install qrcode 然后执行如下代码即可实现二维码的生成, 代码演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 image=qrcode.make('hello, qrcode')image.save('test.png') 二维码解析 使用zbar进行二维码解析,但是标准的zbar不支持python3,这个比较坑,还好有...
imread(r'./test/045.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 二值化自适应阈值:181.0 识别结果:8A62N1 Process finished with exit code 0 实例3 代码语言:javascript 代码...
cv.flip(img,flipcode)翻转模式有三种:0为垂直翻转,1为水平翻转,-1 为两个方向同时翻转。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## Flipping flipped=cv.flip(img,0)cv.imshow("Flipped",flipped)cv.waitKey(0) 图像裁剪 运用Cropped = image[a1:a2,b1:b2] 裁剪图像img得到一个矩形,高度...
model = Model(inputs=baseModel.input, outputs=headModel) # 冻结 baseModel 的层 for layer in baseModel.layers: layer.trainable = False # 初始化超参数 INIT_LR = 1e-4 EPOCHS = 20 BS = 32 # 分割数据集 (trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(face_images, labels, test_...
(dilate, dilate) cv.imshow('binary-image', dilate) # 识别 test_message = Image.fromarray(dilate) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src = cv.imread(r'./test/044.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv....