#Draw delaunay trianglesdefdraw_delaunay(img,subdiv,delaunay_color): trangleList = subdiv.getTriangleList() size = img.shape r = (0,0,size[1],size[0])for t in trangleList: pt1 = (t[0],t[1]) pt2 = (t[2],t[3]) pt3 = (t[4],t[5])if (rect_contains...
下面是一个简单的类图,用于描述我们在图像处理中的重要类: usesImageProcessor- image: Image- mask: Image+readImage(filePath: String)+createMask(vertices: List)+extractRegion()Triangle- vertices: List+draw() 结论 在这篇文章中,我们探讨了如何使用Python和OpenCV截取图像中的三角形区域。我们详细说明了每一...
importcv2importnumpy as np #craet 512*512 black image img = np.zeros((512,512,3),np.uint8) #draw line cv2.line(img,(0,0),(512,512),(0,0,255),1,cv2.LINE_AA) #put txt cv2.putText(img,'Draw OpenCV Example',(64,500),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(125,125,125),1,cv2.LINE_...
Delaunay 三角剖分对于第一次接触的小伙伴来说可能还未完全理解,但这一剖分技术对于做人脸识别、融合、换脸是不可或缺的,本篇文章只是仅通过 OpenCV 的 Subdiv2D 函数下实现此功能,真正的识别技术要比这个复杂地多。 对于感兴趣的小伙伴们,我的建议还是跟着提供的代码敲一遍,完整代码贴在下面: import cv2 import...
4,OpenCV 代码实现 1,首先需要获取人脸 68 个特征点坐标,并写入 txt 文件,方便后面使用,这里会用到的代码 import dlib import cv2 predictor_path = "E:/data_ceshi/shape_predictor_68_face_landmarks.dat" png_path = "E:/data_ceshi/timg.jpg" ...
opencv(python) 图像分割 图像分割 基于阈值 优点:灰度阈值化,简单,快速,广泛用于硬件处理图像,如:FPGA实时图像处理 场景:各个物体不接触,物体和背景灰度值差别较明显,阈值处理效果好 基于边缘 返回结果:边缘检测的结果是点,不能作为图像分割的点,需要进一步处理,将边缘点沿着图形边界连接,形成边缘链。
使用Python和OpenCV查找从相机到物体/标记的距离 描述 摄像头测距就是计算照片中的目标物体到相机的距离。可以使用相似三角形(triangle similarity)方法实现,或者使用更复杂但更准确的相机模型的内参来实现这个功能。 使用相似三角形计算物体到相机的距离 假设物体的宽度为 W,将其放到离相机距离为 D 的位置,然后对物体...
使用Python 精通 OpenCV 4 将为您提供有关构建涉及开源计算机视觉库(OpenCV)和 Python 的项目的知识。 将介绍这两种技术(第一种是编程语言,第二种是计算机视觉和机器学习库)。 另外,您还将了解为什么将 OpenCV 和 Python 结合使用具有构建各种计算机应用的潜力。 最后,将介绍与本书内容有关的主要概念。 在本章中...
在opencv中使用resize()函数调整图像的大小。语法:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]])--->dst参数:src---源图像。dsize---可为tuple参数或None。目标图像的大小,即新的图像宽高。需要注意的是,dsize=(width, height)中第 一个参数是图像宽度第二个是高度,与shape=(height, ...
第2 部分:OpenCV 中的图像处理 在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的...