首先调用OpenCV中的库函数对照片进行人脸检测,得到人脸矩形的各参数值,从而可以得到帽子要加在什么位置上去,由于人脸照片和帽子照片的大小位置的不同,所以当我们要将两个照片进行拼接的时候就得取人脸的上部分即额头的那一部分(如下图) 之后按照这个尺寸重新规划帽子的尺寸。 3灰度化帽子 因为我们要想得到两张照片拼...
可以使用OpenCV提供的并行计算功能,例如使用OpenCV的cv2.parallel_for_函数来并行处理图像的每个像素,以提高运行效率。 使用OpenCV的GPU加速功能,如果你的计算机具备GPU,并且安装了适当的驱动程序和CUDA工具包,可以使用OpenCV的GPU模块来加速图像处理操作。 2. 如何减少Python中OpenCV的内存占用? 在处理大型图像时,可以使用...
> cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DOPENCV_SKIP_PYTHON_LOADER=ON -DPYTHON3_LIBRARY=C:/Python37/libs/python37.lib -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=C:/Python37/include -DWITH_OPENNI2=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="<opencv_contrib_unzip_destination> /modules" -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -G "V...
d_frame = cv2.absdiff(frame_front, frame_later) c_frames.append(d_frame) cv2.imshow('d_frame', d_frame) cv2.waitKey() return c_frames 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. ...
原文:Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说
在OpenCV的C++代码中,表示图像有个专门的结构叫做cv::Mat,不过在Python-OpenCV中,因为已经有了numpy这种强大的基础工具,所以这个矩阵就用numpy的array表示。如果是多通道情况,最常见的就是红绿蓝(RGB)三通道,则第一个维度是高度,第二个维度是高度,第三个维度是通道,比如图6-1a是一幅3×3图像在计算机中表示的...
使用 OpenCV 读取、写入和显示图像 #玩转AI摘要#让我们通过一个例子来看看如何从相机捕获视频并显示它。importnumpy asnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture()while(True):ret,frame=cap.read()cv2.imshow('frame',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()cv2....
OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。
pip3 install opencv-python 步骤1:使用opencv2，初始化摄像头信息，调整摄像头识别图像的width和height。
img = imutils.rotate(frame,180)# 图像翻转cv2.imshow("frame", img)ifcv2.waitKey(10) ==27:breakvc.release() cv2.destroyAllWindows() AI代码助手复制代码 这样写的话,最后的输出图像就是翻转180度的。 imutils包里还有其他好用的函数,resizing、4-point Perspective Transform、Sorting Contours等等。