void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); 第一个参数img:要划的线所在的图像; 第二个参数pt1:直线起点 第二个参数pt2:直线终点 第三个参数color:直线的颜色 e.g:Scalor(0,0,255) 第四个参数thickness=1:线条粗细 第五个参数line_type=8, 8 (or 0)

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间,颜色去除白色背景部分 具体就调用了cv2的两个函数,一个是rgb转hsv的函数 具体用法 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,函数很简单,参数有三个第一个参数:hsv指的是原图

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

opencv-6-图像绘制与opencv Line 函数剖析 opencvc++qt 开始之前 越到后面, 写的越慢, 之前还抽空去看了下 学堂在线那篇文章提供的方法, 博客第一个人评论的我, 想想还是要给人家一个交代的, 就想着找到一个方法进行下载, 但是尝试了 还没找到, 估计我要花时间自己写一个了, 不是很难, 但是 就是要花时间, 安排到日程上了, 应该会有结果的, 到时候再写博文记录. 之前都是空的, 写起来很快, 后面的话我还要去写具体的代码实现, 争取都能够复现出来, 这样更有实际

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. 一.查找轮廓 cv2.findContours() 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 1.轮廓检索方式 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面一层为外边界,里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构

概念 修复是图像插值.数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用. 大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等.你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的.在这些情况下,使用称为图像修复的技术.基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),考虑下面显示的图像: 库函数 dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,f

一.问题如下: cv2.findContours()这个方法是用来找出轮廓值的: # cv2.findContours找出轮廓值,cv2.RETR_EXTERNAL表示图像的外轮廓 binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 但是在运行时,我所使用的opencv-python4.1.0.25则报错: 错误信息: ValueError: not enough v

目标 今天的课程比较轻松,我们来学习一下OpenCV中几个绘图函数: cv2.line cv2.rectangle cv2.circle 画直线 直接经过前面两节的内容.我想直接上代码应该是可以接受的.创建一个Python脚本,取名draw.py # 导入库 import numpy as np import cv2 # 初始化一块400*600的画布(相当于生成一个numpy数组,也就是一幅图像),注意这里的画布是三通道的,也就是彩色图像 canvas = np.zeros((400, 600

摘要:本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line().v2.circle().cv2.rectangle().cv2.ellipse().cv2.polylines().cv2.putText()函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形>,作者:eastmount. 一.绘制直线 在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: i

目录: »  plot 最常用的二维曲线绘图函数 >  帮助文档 >  基本使用语法 >  线条的样式.符号和颜色调整 >  图形属性调整 >  使用图形句柄进行设置 »  line 点点连线 »  subplot  子图绘制 >  子图绘制 >  子图句柄 »  plotyy  双纵坐标绘图 >  双纵坐标的绘图 >  双纵坐标的句柄 »  hold  图形叠绘 写在前面 : MATLAB中函数的学习,一定要学会使用软件自带的Help帮助文档 . 在

转自: https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/77095924 转自: https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/77618819 opencv提供了line()函数来对直线的绘制.其原型如下: void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lin

安装cv2 http://hyry.dip.jp/files/opencv.zip 采用cv2重写的<Python科学计算>中的实例程序 读者可以在下面的页面中搜索“opencv”,并根据Python版本下载对应的安装程序. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 非官方的Windows系统Python扩展库 安装完毕之后,运行下面的程序,测试是否安装正确. import cv2import sys try:    filename = sys.a

OpenCV 中的绘图函数 画线 首先要为画的线创造出环境,就要生成一个空的黑底图像 img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) 这是黑色的底,我们的画布,我把窗口名叫做img np.zeros()有两个参数,一个是创建的图片矩阵大小,另一个是数据类型 512,512是像素(第一个512像素高,第二个是512像素宽),3指BGR三种颜色 uint8是用0-255表示所有颜色. cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) 这个函数

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二