实例一 (灰色调度) #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import cv2 as cv import numpy as np capture = cv.VideoCapture(0) # 创建一个VideoCapture对象 while(True): ret, frame = capture.read() # 一帧一帧读取视频 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧做处理,设…

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在…

x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (int(y/2), int(x/2))) 实现图像长宽缩小为原来的一半…

内容涉及:列表遍历,图像均衡化,图像通道分离与合并 import cv2 import numpy as np import os for path in open("org_junheng.txt"): # 遍历目标图片列表 path = path.replace('\n', '') # 去除换行符 img = cv2.imread(path, 1) (b, g, r) = cv2.split(img) # 图像通道分割 clahe = cv2.createCLAHE(clipLim…

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.…

img = cv.imread(xxx) # 常用的有以下属性 type(img) # img的数据类型 img.shape # img的结构 img.size # img的大小 img.dtype # img中元素的类型…

先逼逼两句: 图像是 Web 应用中除文字外最普遍的媒体格式. 流行的 Web 静态图片有 JPEG.PNG.ICO.BMP 等.动态图片主要是 GIF 格式.为了节省图片传输流量,大型互联网公司还会定制特殊格式的图片,WEBP 格式就是一个代表. Python 除了数据分析,做图片处理也是非常好用的. 用 Python 做图片处理,最著名的库就是 PIL(Python Imaging Library)了,支持最新的 Python3,而且有许多新的特性,Pillow也成为了 Python 图片处…

最近在研究FFmpeg,比较惊讶的是网上一大堆资料都是在说如何从已有的视频中截取一帧图像,却很少说到如何直接从摄像头中捕获一帧图像,其实我一直有个疑问,就是在Linux下,大家是用什么库来采集摄像头的(opencv?)?还是自己写v4l2的代码来实现?我之前一直都是用v4l2来采集摄像头的.经过一些时间的研究,最后成功地用FFmpeg实现了从摄像头采集一帧图像,实现代码也非常简单.不多说,上代码. #include #include #include #include #include #inc…

以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram…

工作中需要对摄像头进行调试, Python平台大大提高调试效率. 从网找到段代码, 可以从摄像头图像中抠出蓝色. import cv2 import numpy as np cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, frame = cap.read()     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lowe…