OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了数百种计算机视觉算法,包括图像处理、视频分析、物体检测、面部识别等。结合Python语言的强大功能,OpenCV可以用于快速开发复杂的图像处理和计算机视觉应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理,并提供一个
1.2 安装 OpenCV 在Python 中,使用pip可以轻松安装 OpenCV。建议安装opencv-python包,该包包含基本的图像处理功能。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install opencv-python 对于需要视频处理功能的用户,还可以安装opencv-python-headless包,避免安装过大的 GUI 依赖。 代码语言:javascript 代码...
可以通过pip命令轻松安装: pip install opencv-python 二、行人检测算法选择 对于行人检测,我们可以选择多种算法,如传统的HOG(Histogram of Oriented Gradients)+ SVM(Support Vector Machine)方法,或者利用深度学习模型如YOLO、SSD、Faster R-CNN等。这里,为了简化演示,我们将使用OpenCV内置的HOG描述符结合SVM分类器。
这种连续的图像处理和车道线检测是确保智能驾驶系统能够准确识别道路边界、维持车辆在车道中稳定行驶的关键，最终才能构成一个完整的车道线检测项目。04 项目实战课 Python+OpenCV车道线检测这个项目，大家要想体系化的学习并实战，推荐学习华清远见全栈工程师课程里红框标题的这部分课程内容（如下图）。可以手把手带领大家...
pip install opencv-python 图像遮罩 图像遮罩是通过一个二值图像(遮罩图像)来控制另一张图像(目标图像)的哪些部分应该被显示或隐藏的技术。遮罩图像通常是黑白的,其中白色部分表示目标图像应该显示,黑色部分表示应该隐藏。 示例:创建并应用遮罩 读取图像:首先,我们需要读取目标图像和遮罩图像。 import cv2 # 读取目标...
OpenCV-Python系列之单应性查找对象实战篇 之前我们讨论到cv2.findHomography()函数里有四个算法,这次我们来简述最后两个算法。 LMEDS LMEDS又称最小中值平方法,LMedS的经典步骤是: 1. 随机采样 2. 计算模型参数 3. 计算相对模型的点集偏差err,并求出偏差中值Med(err) 4. 迭代2. 3.步直至获得符合阈值的最优...
python -m venv opencv_env 激活虚拟环境: Windows:bash .\opencv_env\Scripts\activate macOS/Linux:bash source opencv_env/bin/activate 3. 安装OpenCV 使用pip安装OpenCV的Python包: pip install opencv-python 如果需要额外的功能,如非自由专利的模块,可以安装opencv-contrib-python: ...
通过python内置的os库进行文件读取,获得目标文件夹长度list,通过len(list)计算文件夹长度。 当目标文件夹长度不为1时,显示长度(文件夹内图片数量),通过for循环递增文件夹长度的倒数第二个位置,用os.remove()将图片删除,剩下最后一张即最新的图片。 文件数量不为1的处理代码 ...
看完可写进简历!基于OpenCV+Python实现的5大经典实战项目:信用卡数字 迪哥教CV 编辑于 2024年12月25日 16:20 基于OpenCV+Python实现5大实战项目源码+资料包 分享至 投诉或建议
学会了OpenCV中图像的读取,保存,截取,三原色分离,边界填充,将多个图像按权重融合等图像基本操作,并学会了视频转图像的处理。 成果展示: 代码: 图像操作: # 图像读取 img = cv2.imread('cat.jpg') print(img) cv_show('cat', img) print(img.shape) ...