OpenCV及其常用库函数介绍 1. 图像读取与显示 cv2.imread(filepath,flags)读取图像文件 cv2.imshow(wname,img)显示图像 cv2.imwrite(file,img,num)保存一个图像 2. 图像转换 cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换。 cv2.resize:调整图像大小。 cv2.flip:图像翻转。 3. 图像处理 cv2.GaussianBlur:高斯模糊。 cv2....
一、opencv、matplotlib、pillow和pytorch读取数据的通道顺序 详细区别: 总结:除了pytorch得到的是nchw图片,其余方法得到的都是hwc图片;除了cv2得到的c是bgr图片,其余方法得到的c都是rgb图片;plt.imshow()既可以显示(H,W)灰色图片,也可以显示(H,W,C=3)的numpy或torch类型的RGB图片,但nhwc某批次里的图片只能一张一...
pytroch和opencv的优势 pytorch和opencv的关系 1、安装cuda10.0+cudnn7.4 2、安装anaconda 3、安装opencv 从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载对应版本的opencv,如 opencv_python-3.4.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl,将其放入anaconda3的site-packages目录 移动到该目录,执行以下命令进行安装 pip ins...
编程语言:OpenCV 主要使用 C++ 和 Python 编程语言,TensorFlow、PyTorch 和 Keras 主要使用 Python 编程语言。 应用领域:OpenCV 主要应用于图像和视频处理、机器视觉、自动驾驶等领域;TensorFlow、PyTorch 和 Keras 则主要应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。 应用场景:OpenCV 主要用于实时应用场景,如实时视频...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习库,广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。而PyTorch则是一个深度学习框架,支持张量计算和神经网络构建。尽管OpenCV和PyTorch在功能上有重叠,但它们各自具有独特的应用场景和优势。 首先,OpenCV主要关注计算机视觉任务,提供了丰富的图像...
分割和合并图像 本节中几乎所有的操作主要涉及到Numpy而不是OpenCV。需要熟悉Numpy才能用OpenCV编写更好的代码。 1、获取并修改像素值 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 importcv2importnumpy img = cv2.imread('45.jpg') px=img[100,100...
当从OpenCV读取图像并在Matplotlib或PILLOW中显示时,使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)来转换通道顺序。 当在PyTorch中使用从OpenCV读取的图像时,同样需要使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)进行转换,并在加载图像时考虑使用transforms.functional.to_tensor()或transforms.ToTensor()进行预处理。 始终确...
opencv 和 pytorch 之间的区别是:1、定位和用途;2、主要功能;3、编程风格;4、社区和生态系统。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,主要用于图像和视频处理、计算机视觉任务以及模式识别等领域。 一、定位和用途 OpenCV(Open Source Computer Vision Library):OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,主要用于图像和视频处理...
对于检测部分，我们将使用带有OpenCV的YuNet。YuNet是一个快速准确的基于cnn的人脸检测器，可以由OpenCV中的FaceDetectorYN类使用。要创建这样一个FaceDetectorYN对象，我们需要一个带有权重的ONNX文件。该文件可以在OpenCV Zoo中找到，当前版本名为“face_detection_yunet_2023mar.onnx”。我们的init()方法如下：def _...
使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换 “DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了,作为研究的目的,本文将介绍他的原理,并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。 本文将分成3个部分,第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸,并从该表示中重建...