备注:SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点.边缘点.暗区的亮点及亮区的暗点等. 参考地址:https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html 测试代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR

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

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

返回多值函数可以返回多个值吗?答案是肯定的.比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标.位移和角度,就可以计算出新的坐标:# math包提供了sin()和 cos()函数,我们先用import引用它: import math def move(x, y, step, angle): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny print(move(100, 100, 60,

Python 中当前位置以及目录文件遍历操作 当前位置 print(os.path.dirname(__file__)) 其中 dirname 会选择目录(文件夹),"__file__" 内置变量,标识当前编写文件位置 print(os.getcwd()) 目录遍历 import glob for filename in glob.glob(rootdir+'*/*.md'): print(filename,end='\n new_way') import os rootdir=os.

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

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

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

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.

python基础——返回函数 函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回.  我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数: def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0

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(

/************************************************************************************** * 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 **********************************************

查看Python 安装位置和安装的库 步骤一:  1. Start 一个command prompt  2. 找到电脑中已经安装的Python 位置: where python 1 打开路径, cd 到输出的路径,之后 start. 1   显示pip安装的所有库 pip list <or> pip freeze 1   查看过时的库 pip list --outdated 1   步骤二:  如果是从python 的command line 里面查看,可以使用如下命令(python 3.x)

python return 返回多个值,实际返回的是一个tuple: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def rt(): return 1, 2 a = rt() print a # (1, 2)

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

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

2016-08-09  15:01:38 python函数返回值使用return语句,可以返回任意类型的数.如果return语句执行,它之后的所有语句都不再执行. def func(x,y): print(x,y) return {'k1':['v1'],'k2':('v2')} print('------') res=func('fir','sec') print(res) 执行结果如下: fir sec {'k1': ['v1'], 'k2': 'v2'} 如果函数中没有特别指定return

如何查看Python的安装位置: 输入 where python ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ pyc文件: pyc是二进制文件 py文件作为模块被import的时候,python为了提高解析速度.会对所有作为模块的py文件先作一个类似编译的动作. python就不用再重新编译py文件.pyc不是拿来看的,是为了提高程序运行速度.要看源代码的话打开py文件即可. +++++++++++++++