参考: https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7900978.html 先对图像用拉普拉斯算子进行滤波,然后求取得到的结果图像的方差,如果方差小于一定值则图片视为模糊.利用python很好实现: img2gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图片压缩为单通道的灰度

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

// // ViewController.m // CheckScreenshotDemo // // Created by 思 彭 on 2017/4/25. // Copyright © 2017年 思 彭. All rights reserved. // 检测用户截屏, 并获取所截图片 #import "ViewController.h" @interface ViewController () @property (nonatomic, strong) UIImageView

iOS检测用户截屏并获取所截图片 微信可以检测到用户截屏行为(Home + Power),并在稍后点击附加功能按钮时询问用户是否要发送刚才截屏的图片,这个用户体验非常好.在iOS7之前, 如果用户截屏,系统会自动取消屏幕上的所有 touch 事件,(使用 touchesCancelled:withEvent : 这个方法)那么我们就可以检测这个方法的调用,然后加载本地最新图片再加以判断来实现我们的目的.但在 iOS 7 之后,截屏不再会取消屏幕的 touch 事件,所以导致了 Snapchat

OpenCV实现图象翻转.滤波.锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转.灰度图转换.各种滤波.各种锐化. 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=>opencv教程(cn) #include <iostream> #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

2018-03-0418:03:12 整体代码如下: def detect_circle_demo (image): # 降噪处理 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图转换 print("正在灰度转换......") cv.imshow("test"

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

二维平面中,图像的几何变换有等距.相似.仿射.投影等,如下所示: 1  图象几何变换 1.1  等距变换 等距变换 (Isometric Transformation),是一种二维的刚体变换,可理解为旋转和平移的组合 $\quad \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta & t_x \\ \sin \theta & \cos \theta &am

在HTML中,当我们设置背景图,只能采用是否重叠.居中.重叠方向这几个选项 CSS3中设置 body { background:#3d71b8 url(../back_main.png); background-size: 100%; background-position:center; } 但是background-siz是CSS 3的属性,并不是所有的浏览器都支持. CSS2中并没有图片全屏拉伸的属性,只能想其他办法. 利用一个DIV层,在里面装载一个IMG标签.然后设置DIV和IMG的大

iPhone的锁屏监测分为两种方式监听: 1. 程序在前台,这种比较简单.直接使用Darwin层的通知就可以了: #import <notify.h> #define NotificationLock CFSTR("com.apple.springboard.lockcomplete") #define NotificationChange CFSTR("com.apple.springboard.lockstate") #define Notifica

下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码. //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() {     const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_fronta

问题:在项目中用opencv的imwrite保存图片出现花屏的问题,如下图: 思路:1.  因为项目中的图像数据(float类型,0-255)是在GPU中,保存的话:可以用CPU保存图片,也可以用GPU保存图片.GPU保存图片没有花屏的现象,因此,初步怀疑,是因为数据从GPU拷贝到CPU的时候丢了.    后来测试,发现拷贝到CPU的数据,再拷回GPU保存依然没有问题.2. 后来发现,将需要保存的图片格式改为CV_32F3C后,保存不存在问题.而之前CV_8U3C的就会出现花屏,赋值的话就是简单

思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足分组条件的区域为最终检测结果. 代码: #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/im

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; int main(void) { src = imread("..\\lineDetect.jpg"); if (src.empty()) { cout << "Loading image failed!" << e

Marker检测采用小觅相机,可以实时检测Marker的位置和姿态,效果如下: 参考代码如下: #include "pch.h" #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\aruco.hpp> #include <opencv2\aruco\dictionary.hpp>