Opencv是一个开源的的跨平台计算机视觉库,内部实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,对于python而言,在引用opencv库的时候需要写为import cv2。其中,cv2是opencv的C++命名空间名称,使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口 目前人脸识别有很多较为成熟的方法,这里调用OpenCv库,而OpenCV又提供了三种人脸识别
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(*...
以R通道为例:R通道曲线调整就是,把原图像的所有像素的r值,按R通道曲线,由x替换为y,生成目标图像。 通过HSV曲线调整来实现去雾效果:Value曲线适当拉低、Saturation 饱和度曲线适当拉高,提高饱和度,相当于增亮暗通道。 原文代码在QT6.5.2、Opencv 4.8.0下编译通过。 原作者实现了RGB的曲线调整图像功能,我在他基础...
sums_divide() 2.4.2 测试结果 在这里插入图片描述 2.5 注意 注意: 1.OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算。 2. 保证不越界,cv.add、cv.subtract、cv.multiply、cv.divide取值范围[0,255]。 3. 图像像素运算 3.1 实例 读取要图像像素运算的原图片 opencv-logo-white;...
= True:frame = q.get()# faceImg = cv2.flip(frame, 1)ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)image = buffer.tobytes()yield (b'--frame\r\n'b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + image + b'\r\n')if qq == 1:break@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])def ...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓;cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系;cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
python+OpenCV 特征点检测 1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式: 化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点...
1. 知识点算术操作;像素算术操作。 2. NumPy算术操作 和 OpenCV像素运算 2.1 加法 2.1.0 cv.add 函数 cv.add(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]]) 2.1.1 代码测试读取图片butterfly和lena;获取两张图片[0,100]位置的像素值;...
说明没有安装opencv-contrib-python 包,这是OpenCV外带模块,外带模块是测试性能不足,所以没有一起放在opencv包里。 解决方法:pip install opencv-contrib-python import os import numpy as np import cv2 #脸部检测函数 def face_detect_demo(image):