Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

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

安装Python库 sudo pip install opencv-python 或者sudo pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple/ 1 #get first frame 2 import os 3 import cv2 4 import base64 5 mp4_loc='./a.mp4' 6 first_frame_loc='./first_frame.jpg' 7 videoCapture = cv2.Vi

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

今天想用CV2 截个ROI ( Region Of Interest ) 的时候, 是这样写的 结果, 发现是截取img 那句出了错 应该为: 先纵后横 这样就OK了 cv2.selectROI 用法: selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None) selectROI(windowName, img[, showCrosshair[, fromCenter]]) -> retval . @brief Selects

代码实现 # coding: utf-8 import datetime import cv2 import os ip = '192.168.3.160'.replace(".", "_") rtsp = 'rtsp://admin:admin@192.168.3.160:554/1/1' # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(rtsp) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (i

从网络读取图像数据并展示 需要使用cv2.imdecode()函数,从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式:主要用于从网络传输数据中恢复出图像. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from urllib import request import cv2 url = 'https://www.baidu.com/img/superlogo_c4d7df0a003d3db9b65e9ef0fe6da1ec.png?where=

如题,想实现一个简单的根据摄像头的某一帧检测睁眼闭眼的功能. 初步的想法是: 1. cv2调用计算机摄像头,读取某一帧的画面. 2. 将该画面作为 哈尔-人脸分类器的输入接口,根据分类器结果返回分类的结果区域. 3. 对结果区域图像裁剪,作为哈尔-眼睛分类器的输入接口. 4. 若在人脸分类器的输出图像上无法检测到眼睛的分类器即确认为闭眼状态并给予提示. 操作过程基本明了. 代码放上: # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_l

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 cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式. cv2.COLOR_BGR2

找到可以恢复的手机图片 矩阵相乘 mat() {} 量化表 8*8 矩阵 与     2 4 2   2    16 16 16后面都是16的8*8矩阵相乘 计算变化的位是否可恢复 单独一张jpg的计算函数

这些相当于我的学习笔记,所以并没有很强的结构性和很全的介绍,请见谅. 1 读取.写入图像 下面是一个简短的载入图像.打印尺寸.转换格式及保存图像为.png的例子: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 读入图像 im = cv2.imread('../data/empire.jpg') # 打印图像尺寸 h, w = im.shape[:2] print h, w # 保存原jpg格式的图像为png格式图像 cv2.imw

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

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imsh

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArraykernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) Python: cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[,

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)

插值 Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation – interpolation method: INTER_NEAREST - a nearest-neighbor interpolation INTER_LINEAR - a bilinear interpolation (used by default) INTER_AREA - resampling using

0. 引言 利用 Python 开发,借助 Dlib 库捕获摄像头中的人脸,进行实时人脸 68 个特征点标定: 支持多张人脸: 有截图功能: 图 1 工程效果示例( gif ) 图 2 工程效果示例( 静态图片 ) 1. 开发环境 Python: 3.6.3 Dlib: 19.7 OpenCv, NumPy import dlib # 人脸检测的库 Dlib import numpy as np # 数据处理的库 NumPy import cv2 # 图像处理的库 OpenCv 2. 源码介绍

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(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