OpenCV显示视频帧时出现一个问题,就是imshow之后若是不加waitkey则无法显示,找了很久也没找到原因. 只是发现也有人发现这个问题:   cvWaitKey(x) / cv::waitKey(x) does two things: It waits for x milliseconds for a key press. If a key was pressed during that time, it returns the key's ASCII code. Otherwise,

1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

  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

最近看MATLAB有点看不下去...就忍不住回到python的怀抱.研究下OpenCV,就当放松啦,对视觉还是很感兴趣的. 这里和之后代码大部分是来自这里的文档. 首先是对图片的处理. ''' import numpy as np import cv2 import time # Load an color image in grayscale # cv2.IMREAD_COLOR,cv2.IMREAD_GRAYSCALE,cv2.IMREAD_UNCHANGED img = cv2.imrea

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

效果图 画图工具实现 代码 运行结果 程序分析 窗体自由度 如何退出程序 滚动条相关 支持的事件 首先声明一下,本例思路不是博主原创,博主在前人的代码上进行了个性化的修改,制作了一个简单的画图工具.下面附上自己的理解,与君共勉. 效果图 画图工具实现 代码 # coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # __author__ = '郭 璞' # __date__ = '2016/9/14' # __De

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征

背景 在实际项目中,利用深度学习在检测道路车辆并分析车辆行为时,需要按照事先规定的方法绘制检测区(包含道路方向.车道区域等).由于各种原因(人为.天气),获取视频数据的摄像角度容易偏移原来设定的位置,造成检测区域和实际画面不匹配,系统容易产生误检误报等错误数据.因此需要在摄像机位置偏移第一时间告诉系统检测模块停止工作,直到摄像机归位后再进行检测.摄像机角度偏移告警属于‘视频诊断’中的一类,本文利用提取图片特征点实现摄像机偏移告警,demo全部python代码不足200行. 前面有几篇博客文字太少

前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统.人脸动态跟踪识别系统等等. 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 i

python版本 3.7.0  1. 安装 cmake pip install cmake  2.安装 boost pip install boost  3.安装 dlib pip install dlib  4.安装 face_recognition pip install face_recognition  5.验证 face_recognition 本地模型路径 要识别图片路径 输出:文件名 识别的人名  注意:文件名以人名命名  6.寻找人脸位置 face_detection “路径” 

将下面文档存为load_display_save.py #-*- coding:utf-8 -*- ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = args = vars(ap.parse_args()) image1 = cv2.imread(args[ cv2.imshow( cv2.waitKey(0) cv2.imwrite( 详细

近期在跟进新项目的时候,整体的业务线非常之长,会一直重复登录退出不同账号的这个流程,所以想从登录开始实现部分的自动化.因为是B/S的架构,所以采用的是selenium的框架来实现.大致实现步骤如下: 1.环境准备 2.验证码爬取 3.识别方案选择 4.图像处理和识别 5.自动化实现 一.环境准备 系统:macOS 软件:Pycharm 语言:Python 2.7   浏览器:Chrome 70.0.35 依赖库:selenium 3.141.xlrd 1.1.aip 1.0.0.5.pytess

1. 图像与原始字节之间的转换 从概念上讲,一个字节能表示0到255的整数.目前,对于多有的实时图像应用而言,虽然有其他的表示形式,但一个像素通常由每个通道的一个字节表示. 一个OpenCV图像是.array类型的二维或三维数组.8位的灰度图像是一个含有字节值的二维数组.一个24位的BGR图像是一个三维数组,它也包含了字节值.可使用表达式访问这些值,如image[0,0]或image[0,0,0].第一个值代表像素的y坐标啊或行,0表示顶部:第二个值是像素的x坐标或列,0表示最左边:第三个值(如

参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C语言编写,所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多.本例子使用自带的级联分类器. #!/usr/bin/env python import cv2 ''' 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! ''' def face

OpenCV安装pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-python OpenCV的结构和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3.相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性.不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍. 根据功能和需求的不同,OpenCV中的函数接口大体可以分为

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

本篇介绍如何在Ros-kinetic环境下运用opencv2进行开发的配置,系统平台为64位Ubuntu16.04. 需要系统环境: 1.Ros kinetic版本,一般自带cv_bridge, 若没有可以通过apt下载 sudo apt-get install ros-kinetic-cv-bridge 2.OpenCV 2.4.9版本,一般来说cv_bridge依赖的OpenCV版本为2.4.8,亲测2.4.9可以用,安装可以参考https://blog.csdn.net/u01325041