如下图为进行测试的q和h,分别验证基于BFmatcher.FlannBasedMatcher等的SIFT算法 代码如下: import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imgname1 = 'G:/q.jpg' imgname2 = 'G:/h.jpg' sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1 = cv2.imread(imgname1) gray1 = cv2.cvt

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

1.http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,给出了很好地拼接算法实现 2.由于不是Python的,所以简单做了一些翻译转成Python+opencv的实现 3.修改了原来的特征点检测算法为ORB(由于sift和surf的专利问题) 4.结果 5.源码 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.gridspe

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 使用匹配器matcher对描述符进行匹配,匹配结果保存由DMatch的组成的向量里 设置距离阈值,使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果,用DrawMatch可以显示 代码 // 使用Flann进行特征点匹配

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

java 在centos6.5+eclipse环境下调用opencv实现sift算法,代码如下: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public class ExtractSIFT{ public static

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋.也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货.我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作.但实际用起来的时候还不是那么简单.下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析,并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍. OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下: 读取图片->特征点检测(位置,角度,层)->特征点描述的提取

OpenCV实现SIFT和KDtree和RANSAC图像拼接源代码,此源代码由Opencv2.4.13.6和VC++实现,代码本人已经调试过,完美运行,效果如附图.Opencv2.4.13.6下载地址:http://www.211xun.com/download_page_1261_cn.html 点击下载

python - opencv 的一些小技巧备忘 使用python-opencv来处理图像时,可以像matlab一样,将一幅图像看成一个矩阵,进行矢量操作,以加快代码运行速度. 下面记录几个常用的操作以备忘 1.求取图像中像素值满足特定条件的掩模图像(mask) mask = imge < (b, g, r) 这个操作返回的mask大小与image相等,通道数也相等,独立判断每个通道的像素值是否满足条件. mask = (image < (b, g, r)).all(axis = 2) 这个操

ubuntu14.04  python + opencv 傻瓜式安装解决方案 ubuntu下使python和opencv来做开发的话,总要花那么点时间来配置环境.我偶然间发现了一种傻瓜式安装办法希望快速上手的同学不妨试一试 首先有个python的各种包集成安装环境 Anaconda https://www.continuum.io/downloads/ 按照这个下载链接,下载然后傻瓜式安装就行了- 一路选next 然后配置一下环境变量,具体可以自行百度,或者看我的caffe安装博文 安装好后,将

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoyun_zzz/article/details/84341801 Python+opencv+pyaudio实现带声音屏幕录制原创luke-skyworker 发布于2018-11-28 23:05:23 阅读数 3463 收藏展开文章目录声音录制视频录制(无声音)录制的音频与视频合成为带声音的视频 基于个人的爱好和现实的需求,决定用Python做一个屏幕录制的脚本.因为要看一些加密的视频,每次都要登录,特别麻烦,遂决定用自己写的脚本

python+opencv 打开网络摄像头(手机)(转) #以下是最常用的读取视频流的方法import cv2url = 'rtsp://admin:admin@192.169.5.2:554/'#根据摄像头设置IP及rtsp端口 @前面是账号和密码cap = cv2.VideoCapture(url)#读取视频流while(cap.isOpened()): # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # Display the result