2.保存视频 OpenCV保存视频稍稍有点麻烦,因为保存视频的时候涉及到一个格式的问题,普通的视频格式对应的编码器不一样,这里还需提供编码器。不多说了,直接上代码,从代码中学习。 import numpy as np import cv2 import sys cap = cv2.VideoCapture(r'testvideo.rmvb') #适用于OpenCV3,OpenCV2用cv2.cv.FOURCC(*...
Python调用OpenCV测试程序运行时间 OpenCV有提供测代码运行时间的函数,类似C/C++的。估计是一样的吧,看结果 importnumpyasnpimportcv2ascv src = cv.imread("D:/lena.bmp") src = cv.resize(src, (1024,1024)) e1 = cv.getTickCount() img1 = cv.medianBlur(src,511) img1 = cv.medianBlur(src,511) ...
1)尽免使用循环尤其双层三层循环它们天生就是常慢的。 2)算法中尽使用向操作因为 Numpy 和 OpenCV 对向操作 了优化。 3)利用缓存一致性。 4)没有必要的就不复制数组,使用图来代替复制,数组复制是常常浪费资源的。 优化后如果还是很慢, 应尝使用其他的包,比如Cython来加载程序。 2.测试代码; 1 2 3 4 5 ...
五、在Python下测试你的OpenCV 为了测试你的OpenCV能否在Python上使用,可以运行一段小代码,读取一张图片并显示出来: import cv2 # 引入OpenCV模块 image = cv2.imread("logo.png", 1) # 读取一张图片,存储在image中 cv2.imshow("Hello, world!", image) # 创建一个名为"Hello,world!"的窗口,把image在窗口...
1.首先要使用opencv进行行人检测: 2.将行人检测与测距代码结合: 3.存在的问题: 目前使用HOG检测行人的效果不是很好,会把类似人体形状的物体都框出来,比如实验室的三脚架等物体,受背景干扰较大。程序中存在一个bug就是在没有检测到人时,pix_person_height会为0,这样分母为0时无法计算,在接下来我也要通过3个...
CascadeClassifier,是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。其中Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。 程序设计 人脸识别算法: ...
其次,NMSBoxes函数不返回Python绑定的任何值,最终导致OpenCV报错。 NMSBoxes函数可以在OpenCV3.4.2中使用,但我无法对其进行详尽的测试。 使用OpenCV实现文本检测器的构建 在开始之前,我想再次指出,您至少需要在系统上安装OpenCV 3.4.2(或OpenCV 4)才能使用OpenCV的EAST文本检测器,因此如果您还没有安装OpenCV 3.4.2或更...
等完成安装后,就可以用如下 Python 会话测试一下 OpenCV 能否工作: >>> import cv2 >>> 如果没出什么问题,就接着往下看吧。 理解代码 这是整个代码库(https://github.com/shantnu/FaceDetect/),你可以从上面把代码下载下来。我们来解析一下代码。找到face_detect.py脚本,ABBA.png图像和haarcascade_frontalface_...
想要使用这写分类器,我们需要将分类器的XML文件haarcascade_frontalface_default.xml从opencv文件夹/sources/data/haarcascades/下复制到我们的项目目录下,就是我们将要写程序的目录下。如果没有opencv文件夹/sources/data/haarcascades/这个目录,可以尝试找一下opencv文件夹/share/OpenCV/haarcascades/。只要找到如下文件即可...
基于python的opencv图像处理对交通路口的红绿灯进行颜色检测,无人汽车驾驶第一步! 1.视频读取 首先把视频读取进来,因为我测试的视频是4k的所以我用resize调整了一下视频的分辨大小 cap = cv2.VideoCapture('video/小路口.mp4') while True: ret,frame = cap.read()...