python opencv 學習筆記

阿新 • • 發佈：2018-05-08

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圖片縮放

python opencv 學習筆記

ike nbsp rpo ima image window 學習圖片 res 圖片縮放 image=cv2.imread(‘test.jpg‘) res=cv2.resize(image,(32,32),interpolation=cv2.INTER_CUBIC

將影象畫素迭代取反： import cv2 as cv import numpy as np def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0]

在這有一點要注意：由於我使用的是樹莓派原裝攝像頭，故不能直接被cv.VideoCapture(0) 所檢測到，所以要先修改/etc/modules 檔案，在其末尾新增bcm2835-v4l2，儲存重啟，隨後在/dev/目錄中就能發現多了個video0 裝置 import cv2 a

影象屬性：通道數目高與寬畫素資料影象型別顯示一張圖片： import cv2 as cv src = cv.imread("/home/pi/Desktop/apple.jpg") cv.namedWindow("input im

圖片切割：利用python 的切片： def cut(m1): m2 = m1[50:100, 200:300] #對圖片第50到100行，200到300列區域進行切割 cv.imshow('cut', m2) m1[100:150, 400:500] = m

1. 算數運算注意：兩幅影象的畫素大小要一致進行影象畫素之間的算術運算，首先要匯入影象，讀取其中資訊： m1 = cv.imread("/home/pi/Desktop/m1.jpg") m2 = cv.imread("/home/pi/Desktop/m2.jpg")

實驗目標： 1.首先通過opencv程式設計寫一個可以呼叫攝像頭並且能將攝像頭捕捉到的內容進行儲存。 2.將視訊檔案傳送到我們的樹莓派上，然後再利用Python編寫程式對視訊進行人臉識別處理，最後將人臉識別後的視訊儲存。 3.對某一張圖片進行處理，讓其具有毛玻璃效果，並將處理後的圖片儲存。

模糊操作基本原理：基於離散卷積定義好每個卷積核不同卷積核得到不同的卷積效果模糊是卷積的一種表象程式碼層面知識點均值模糊中值模糊自定義模糊意義與應用場合 -------------------

傅立葉變換用於分析各種濾波器的頻率特性。對於影象，二維離散傅立葉變換(2D Discrete Fourier Transform/DFT)用於尋找頻域。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform/FFT)的快速演算法用於計算DFT。

縮放 import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('test.jpg') res = cv.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=

Hough變換是一種很流行的技術，可以檢測任何可以用數學的形式來表示的形狀。即使它被破壞或變形，它也能檢測出它的形狀。我們將會看到它是如何工作的。一條線可以表示成y = mx + c或引數形式，像ρ=xcosθ+ysinθ，其中ρ是從原點到直線的垂直

Opencv提供了幾種分類器，例程裡通過字元識別來進行說明的 1、支援向量機（SVM）：給定訓練樣本，支援向量機建立一個超平面作為決策平面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。函式原型：訓練原型 cv2.SVM.train(trainData, responses[, varIdx[,

使用拉普拉斯金字塔時，影象必須是2^n*2*m 使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔這兩種過程是圖片縮小與放大縮小 reduce = 高斯模糊 + 降取樣（pyrDown）放大 expand = 擴大（升取樣/pyrUp） + 卷積 #-*-c

影象梯度即求導數，導數能反映出影象變化最大的地方，影象變化最大的地方也就是影象的邊緣。詳細見程式碼註釋,通俗易懂 sobel運算元與scharr運算元在sobel運算元不能明顯反映影象邊緣時就換用scharr運算元

最近學習中會用到OpenCV，感覺OpenCV簡單且功能強大，Python語言也簡單易用，於是就學了Python版OpenCV。裡面講的比較簡單，就先從簡單的入手吧。因為已經學習一段時間了，所以文章並不是按照OpenCV的順序來寫的，我會慢慢補齊以前學過的一些例子。都是些簡單

漫水填充：也就是用一定顏色填充聯通區域，通過設定可連通畫素的上下限以及連通方式來達到不同的填充效果; 程式說明依舊以註釋的形式寫出，在Python例程的基礎上修改為隨機顏色填充： #decoding:utf-8 import numpy as np import cv2

模板匹配：模板匹配是通過目標圖片在待匹配圖片進行遍歷，通過選擇一定的匹配方式能夠得到每個起始畫素點的匹配值，最終匹配值最大的位置就是候選匹配位置，也就達到了匹配查詢的效果本例是通過滑鼠選取影象中的一塊矩形區域，遍歷原影象後得到一個匹配值矩陣，將矩陣轉換成0-255的灰度影

現在python火啊，每次OpenCV自帶的ml模組都讓我直呼坑爹，索性準備用python來做OpenCV後期的機器學習演算法的處理。於是趕緊拿起這本書讀讀。適合OpenCV和python都有一定基礎的。。。。由於都比較熟悉這兩個東西，我閱讀之前比較關心的只有幾個問題，具

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好的留下 path false 找到 __name__ ems 單詞 ups 1 #!/usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 4 def login(username): 5 if username==‘