简单的玩了下opencv里头的aruco,用的手机相机,手机装了个 ip摄像头,这样视频就可以传到电脑上了. 首先是标定,我没打印chessboard,直接在电脑屏幕上显示,拍了17张,大概如下: 又在手机上装了个 尺子 之类的app,比划着量了下,每个格子大概是18.1 mm,这个棋盘是10 x 7的棋盘. 要pip install opencv-contrib-python才有扩展模块,扩展模块中包含aruco 然后标定了一下: import cv2 import numpy as np i

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

环境: - ubuntu 16.04 - OpenCV + contrib 3.2.0 (文中附下载链接) - Python 3.5 基于其他环境的配置应该大同小异. 没时间解释了,直接上车. 更新下系统: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-d

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

 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

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

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

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html Python人体肤色检测 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本

Ubuntu 16.04 安装opencv的各种方法(含opencv contrib扩展包安装方法) https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79511170 本文主要介绍安装opencv C++接口和python接口的几种方法. 首先介绍C++接口的,然后介绍Python接口的 C++接口安装 采用源码编译的安装方式,基本也就是这种方法了,首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包,下载连接如下: https://github.

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

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

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.

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

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 **********************************************

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

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

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?

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

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像