Opencv实用笔记(一): 获取并绘制JSON标注文件目标区域（可单独保存目标小图）
背景 如果我们想要根据json标注文件，获取里面的指定目标的裁剪区域，那么我们可以根据以下代码来实现（也可以校验标注情况）。 代码 from tqdm import tqdm import os, json, cv2, copy import numpy as np def get_all_images(path, flags): ...
Opencv错误笔记(一):通过cv2保存图片采用中文命名出现乱码
通过迭代方式保存图片的时候，通过imwrite可以很好的将不同命名的图片保存在文件中，但是我今天遇到一个很奇葩的问题，图片全部保存下来了，但是每张图片的中文命名出现了乱码，如下图：原部分代码如下: ef cnn_predict(cnn, Lic_img): characters = ["京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏...
技术笔记：openCV特征点识别与findHomography算法过滤
一，首先我们对函数先进行分析findHomography： 计算多个二维点对之间的最优单映射变换矩阵 H（3行x3列） （就是对图片的矫正），使用最小均方误差或者RANSAC方法函数功能：找到两个平面之间的转换矩阵。这里涉及到映射变换的知识， 下面介绍下什么是映射变换&#...
openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记 第4章 深度估计与分割
第4章 深度估计与分割 使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域。 4.1 创建模块 cameo中的捕获和处理摄像头的代码可以重用，所以讲这部分代码分离放在depth.py中。4.2 捕获深度摄像头的帧 深度相关通道的概念 深度图：灰度图像；每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。 点云图：彩色图像；每种颜色对应一个（x、y、z）维度空...
openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记 第三章 使用OpenCV 3处理图像
第3章 使用OpenCV 3处理图像 3.1 不同彩色空间的转换 当前计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV 灰度：去除彩色信息，变成灰阶。灰度色彩对中间处理特别有效，如人脸检测。 BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点用一个三元数组(B,G,R)表示。 HSV，H(Hue)是色调，S（Saturation）是饱和度，V（Value）...
openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第二章 处理文件、摄像头和图形用户界面
第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面 2.1 基本IO脚本 大多数的CV应用程序需要将将图像作为输入，同时也会将图像作为输出。 还可能使用摄像头作为输入源，也可能是其他输入源，如视频等。 2.1.1 读/写图像文件 OpenCv的imread()函数和 imwrite()函数支持各种静态图像文件格式。 都支持bmp格式，通常也支持png，jpeg...
openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第一章
第1章 安装OpenCV OpenCV 为Open Source Computer Vision的缩写，是一个免费的计算机视觉库，可通过处理图像和视频完成各种任务，包括显示摄像头输入的信号以及使机器人识别现实生活中的物体。 1.1 选择和使用合适的安装工具 //踩到的坑： 直接使用VirtualBox运行虚拟机，先去VirtualBox官网...
Opencv 笔记
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac....
OpenCV3 图像处理笔记
图像的载入：imread() 函数函数原型：Mat imread(const sting& filename, int flags=None) 复制代码参数解释：filename：图像的文件路径，sting 字符串类型flags：载入标识，以何种方式读取图片，int 类型的 flags。常用取值解释如下：flags = 0：始终将图像转成灰度图再返回flags = 1：始终将图像转换成彩....
OpenCV-Python入门笔记
首先导入所需要的库文件import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline# 设置随机种子，确保结果可复现 SEED = 42 def Set_Seed(): np.random.seed(42) cv2.setRNGSeed(42) Set_Seed()def Img_S...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
OpenCV笔记相关内容
OpenCV您可能感兴趣
人工智能
了解行业+人工智能最先进的技术和实践，参与行业+人工智能实践项目
+关注