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…

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…

// image_pyramid.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std; #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <ma…

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…

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)…

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w…

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png)     (a_cp.png)      (t1.png)        (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同…