scale_up_y = 1.2 # Scaling Down the image 0.6 times specifying a single scale factor. scale_down = 0.6 scaled_f_down = cv2.resize(image, None, fx= scale_down, fy= scale_down, interpolation= cv2.INTER_LINEAR) scaled_f_up = cv2.resize(image, None, fx= scale_up_x, fy= scale_up...
importcv2# 加载图像image=cv2.imread(r"C:\Users\jinli\Desktop\photos\123.jpg")# 确定正方形区域的位置和大小x=200# 左上角顶点的x坐标y=200# 左上角顶点的y坐标side_length=200# 正方形的边长# 找到正方形区域的像素值并将其修改为红色foriinrange(x,x+side_length):forjinrange(y,y+side_length)...
faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.15, minNeighbors = 5, minSize = (5,5), flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE ) 我们可以随意的指定里面参数的值,来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。 处理人脸探测的结果 结束了刚才的人脸探测,我们就可以拿...
scale_150 = cv2.resize(image, (0, 0), fx=1.5, fy=1.5) # 缩放至特定尺寸(如300x300像素) new_size = (300, 300) specific_size = cv2.resize(image, new_size) # 显示结果 cv2.imshow("Origin Scale", image) cv2.imshow("50% Scale", scale_50) cv2.imshow("150% Scale", scale_150) ...
这是一个 NumPy 数组!这就是为什么使用 OpenCV 进行图像处理如此简单的原因。你一直在使用 NumPy 数组。 要显示图像,可以使用 cv2 的 imshow() 方法。 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.waitKey(0) waitkey() 函数将时间作为参数(以毫秒为单位)作为窗口关闭的延迟。在这里,我们将时间设置为零以永久显示...
# Load an color image in grayscale img = cv2.imread('messi5.jpg',0) 1. 2. 3. 4. 5. 显示图像 使用函数cv2.imshow()在窗口中显示图像。该窗口自动适合图像大小。 第一个参数是一个字符串的窗口名称。第二个参数是我们的图像。您可以根据需要创建多个窗口,但使用不同的窗口名称。
#image= cv2.imread(sys.argv[1],cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image= cv2.imread(r'D:\deep_learning\qiqiu\qiqiu.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)else: print('image error') cv2.imwrite('img0206.jpg',image) #读取原图高和宽 h_y, w_x= image.shape[:2] ...
image 本文主要是解决从两张图中寻找不同之处,类似于“找茬”小游戏。为了比较两张图片的结构化差异,寻找两张图中的不同,引入了Structural Similarity Index 指标。而这个指标直接scikit-image库中集成,可直接调用。 环境依赖:OpenCV, scikit-image, imutils。
# Convert the image to grayscale img=cv2.imread('text.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Adaptive Thresholding _,thresh_binary=cv2.threshold(img,thresh=127,maxval=255,type=cv2.THRESH_BINARY)adap_mean_2=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,...
另一类就比较复杂了,指定一个旋转中心,然后绕这个中心旋转。具体实现可以看这里:https://github.com/ibbd-dev/python-image-utils/blob/master/image_utils/convert.py 具体实现代码: 代码语言:javascript 复制 defrotate(image,angle,center=None,scale=1.0,borderValue=(255,255,255)):"""cv2旋转图像 ...