参考链接:https://www.jianshu.com/p/3092835eab61 现有的图像是高瘦高瘦的,所以直接resize成矩形不合适.改变了整个结构. 所以采用的是先resize再padding的方式. 1.resize图片,先计算最长边的resize的比例,然后按照该比例resize. 2.计算四个边需要padding的像素宽度,然后padding def resize_img_keep_ratio(img_name,target_size): img = cv2.imread(i

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

import cv2 img = cv2.imread('0_116_99_355_0.jpg') # 方法一: # res = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #比例因子:fx=2,fy=2 # 方法二: print(img.shape) height, width = img.shape[:2] res = cv2.resize(img, (129, 128), interpolation=cv2.IN

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

根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY

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

旋转: def get_image_rotation(image): #通用写法,即使传入的是三通道图片依然不会出错 height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation = random.randint(-20,20) #得到旋转矩阵,第一个参数为旋转中心,第二个参数为旋转角度,第三个参数为旋转之前原图像缩放比例 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -rotat

改变图像大小意味着改变尺寸,无论是单独的高或宽,还是两者.也可以按比例调整图像大小. 这里将介绍resize()函数的语法及实例. 语法 函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数: 参数 描述 src [必需]原图像 dsize [必需]输出图像所需大小 fx [可选]沿水平轴的比例因子 fy [可选]沿垂直轴的比例因子 interpolation [可选]插值方式 其中插值方式有很多种: cv.INTE

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 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 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 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 impor

这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src:要resize的原图,应该是一个矩阵 dsize:希望得到图像的shape,是一个tuple类型的数据,注意,这里是宽*高,而我们平常img.shpae得到都是高*宽 fx,fy 一般不会用到,所以我没有去研究 interpolation: 插值方法(详见下表,参考https://blog.csdn.net/JNingWei/article/

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

技术背景 在机器视觉等领域,最基本的图像处理处理操作,可以通过opencv这个库来实现.opencv提供了python的接口,所需安装的库为opencv-python,但是在库的导入的时候一般用的是import cv2,因此很多也把opencv-python简称为cv2. cv2的安装 如果是使用anaconda所搭建的python的编程环境,一般会事先安装好cv2这个仓库.在上面的超链接中可以找到适合自己本地环境的anaconda环境进行安装,这是一个非常常用的python包集成管理工具,其中

·导入: import cv2 ·读取图片: img = cv2.imread('路径') 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 numpy as npimp

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st