python Opencv图像基础操作

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python Opencv图像基础操作

读取并显示图像如果读取图像首先要导入OpenCV包,方法为: import cv2 读取并显示图像 img = cv2.imread("C:\test1.jpg") OpenCV目前支持读取bmp.jpg.png.tiff等常用格式.更详细的请参考OpenCV的参考文档. 接着创建一个窗口 cv2.namedWindow("Image") 然后在窗口中显示图像 cv2.imshow("Image", img) 按键等待 waitKey() 这个…

【Learning Python】【第二章】Python基础类型和基础操作

基础类型: 整型: py 3.0解决了整数溢出的问题,意味着整型不必考虑32位,64位,有无符号等问题,你写一个1亿亿亿,就是1亿亿亿,不会溢出 a = 10 ** 240 print(a) 执行以上代码,你会得到: 100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000…

opencv——图像掩码操作

使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv…

opencv图像阈值操作

使用threshold方法和adaptivethreshold方法对图像进行阈值分割操作. 1.使用threshold方法,设置一个阈值,将大于阈值的值变换为最大值,小于阈值的值变换为0. #-*- coding:utf-8 -*- # opencv 中阈值操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('bookback.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BG…

Python OpenCV 图像相识度对比

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…

基于Python & Opencv 图像-视频-处理算法

Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*.png') # 获取当前路径下的所有后缀名为.png的文件 count = 0 # 不断累加,提供输出图像名称 for i in images: print('Picture %d is Processing...' % count) I = cv2.imread(i) # 读取图像 cv2.imw…

python文件的基础操作

import os print(,'-')) print(os.getcwd()) print(,'-')) print(os.listdir()) print(,'-')) print(os.listdir('/Users/mahaibin/')) print('\n','创建目录') os.mkdir('testDir') #在创建目录时会确认被创建的目录是否存在,如果存在则报错 print(os.listdir()) print('\n','删除目录') os.rmdir('testDir…