import cv2 # 读入图像 img = cv2.imread("source/bug.png") # 显示图像 cv2.imshow("bug", img) cv2.waitKey(0) # 单位毫秒 cv2.destroyWindow("bug") # 复制图像 new_img = img.copy() # 保存图像 cv2.imwrite("bug-new.png", new_img) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)#等待键盘输入,单位为毫秒,即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入,若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码,程序继续运行。 #若没有按下任何键,超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话,窗口会一闪而逝,看不到显示的图片。 cv2.destroyAllWindow()#...
5. 提取图像轮廓 cv2.findContours() 参数1:图像 参数2:提取规则。cv2.RETR_EXTERNAL:只找外轮廓,cv2.RETR_TREE:内外轮廓都找。 参数3:输出轮廓内容格式。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:输出少量轮廓点。cv2.CHAIN_APPROX_NONE:输出大量轮廓点。 输出参数1:图像 输出参数2:轮廓列表 输出参数3:层级 [python] ...
() # 两个图像相加 cv2.addText() # 添加文字 cv2.addWeighted() # 调整图像亮度与对比度 cv2.applyColorMap() cv2.approxPolyDP() # 多边形逼近轮廓 cv2.arcLength() # 轮廓周长,弧长 cv2.arrowedLine() # 带箭头的线 cv2.ACCESS_FAST #todo cv2.batchDistance() cv2.bilateralFilter() # 高斯双边滤波...
使用函数cv2.imshow(wname,image)显示图像,第一个参数是显示图像的窗口的名字,第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像)。窗口大小自动调整为图片大小。 eg. cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()#dv2.destroyWindow(wname) ...
2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改。 一.查找轮廓 cv2.findContours() [image,] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 ...
0、基本库函数 cv2.imread(filepath,flags) #读入一张图像 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 ...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127...
库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,flags) 参数是: src:输入8位1通道或3通道图像。 inpaintMask:修复掩码,8位1通道图像。非零像素表示需要修复的区域。 dst:输出与src具有相同大小和类型的图像。 inpaintRadius:算法考虑的每个点的圆形邻域的半径。
CV:计算机视觉图像的基础知识—以python的cv2库来了解计算机视觉图像基础—代码实现—图像基础各种操作(函数及案例) 关于OpenCV简介 OpenCV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Pyth...