本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt filename = 'image1.jpg' img = cv.imread(filename) gray =
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 # 模板匹配 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('wq.jpg', 0) img2 = img.copy() t
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 import cv2 as cv import numpy as np # OpenCV中的霍夫曼变换 # 上面说明的所有内容都封装在OpenCV函数cv.HoughLines()中。 # 它只是返回一个:math:(rho,theta)值的数组。 #
根据opencv4.1官方文档学习记录 import numpy as np import cv2 as cv # 打开摄捕捉视频 函数参可以为设备的索引,也可以是视频文件名字 # 设备索引就是指定哪个摄像头的数字。 # 正常情况下,一个摄像头会被连接。 # 所以我简单地传0(或-1)。也可以通过传递1来选择第二个相机, # 以此类推。在此之后,可以逐帧捕获。但是在最后,不要忘
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # numpy中的傅里叶变换 # 首先,我们将看到如何使用Numpy查找傅立叶变换。 # Numpy具有FFT软
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 找到直方图 # opencv中的直方图 image = cv.imread('wq.png', 0) hi
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。版本是在linux下的opencv4.2.0,全部程序调通可运行,无bug。 import cv2 as cv import numpy as np # 引入图片并二值化 image = cv.imread('head.jpg', 1) imgray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) re
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。在linux下的opencv4.2开发,程序无bug,可运行。 import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread('aodiali.jpg', 0) ret, image = cv.threshold(image, 195, 255, cv.THRESH_BINARY) #
本文基于opencv官方文档,是本人的学习笔记。在linux下的opencv4.2,无bug可直接运行。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 对于每个像素,应用相同的阈值。 # 如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。 # 函数cv.threshold用于应用阈值。
本文基于opencv的官方文档,是本人在学习中的学习笔记。Linux下开发,程序基于opencv4.2,程序无bug,可运行。 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 查看所有色彩空间转换方法 flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_'
基于opencv4.1官方文档学习记录,并添加个人学习记录笔记 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt image = cv.imread('girl.jpg', 1) # 访问一个像素点 px = image[100, 100] print(px) # 访问像素的一个通道 # ;前两个
根据opencv4.1官方文档学习,并添加个人笔记 import numpy as np import cv2 as cv # img:您要绘制形状的图像 # color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。 # 对于灰度,只需传递标量值即可。 # 厚度:线或圆等的粗细。如果对闭合图形(如圆)传递-1 ,它将填充形状。默认厚度= 1 # li
根据opencv4.1官方文档学习记录 import cv2 as cv # 主角 from matplotlib import pyplot as plt # 画图库 # 读取,第一个参数是文件,第二个是读取方式 img0 = cv.imread('image1.jpg', 0) # 灰色加载 img1 = cv.imread('image1.jpg', 1) # 彩色加载且忽视透明度
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