Python+OpenCv

Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)—训练人脸识别模型

目录案例引入本节项目最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。案例引入首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码，在这里先举一个简单的人
不脱发的程序猿·2019-07-02 08:00

Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(1)—人脸识别原理

目录人脸识别流程第一步：人脸检测，找出所有的面孔第二步：脸部的不同姿势第三步：给脸部编码第四步：从编码中找出人的名字最近一直在研究AI人脸识别身份认证，发现目前网上的识别Demo都是小Demo，非常零散，最近在GitHub上见到一位大神开源人脸识别项目参见：https://github.com/winterssy/face_recognition_py，效果显著，遂将其整理优化，介绍项目实现原理和
不脱发的程序猿·2019-07-02 08:40

详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换）

在图片中识别足球先补充下霍夫圆变换的几个参数知识：dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp=1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之
智元元·2019-07-01 14:32

python+openCV利用摄像头实现人员活动检测

本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.前言最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC
宇泽影帝·2019-06-22 10:49

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下：python+opencv实现摄像头调用的方法接下来，我们将使用python+opencv实现对移动物体的检测一、环境变量的配置我们可以参照上一篇文章对我们的树莓派进行环境的配置当我们将
Wang哈哈·2019-06-22 09:37

python+opencv实现摄像头调用的方法

最近入了一块树莓派，想让其实现摄像头的调用，因此写下此博客备忘一、树莓派网络的配置首先，对树莓派进行网络配置，否则就无法进行软件的安装我们知道，ifconfig命令可以修改ip地址、子网掩码等信息，但是当设备重启之后必须重新设置因此，我们使用如下方法进行网络配置修改/etc/network/interfaces其中，红色框选中的为需要修改的部分autoeth0//设为开机启动eth0ifaceet
Wang哈哈·2019-06-22 09:48

Python+OpenCV图像处理（一篇全）

参考：1、网易云课堂https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005317018&share=1&shareId=10151015512、【在水一方xym的博客】业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随-CSDN博客https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym3、模块cv2的用法https://www.cnbl
Ccc'gg0624·2019-06-20 21:37

Python+OpenCV基本全局阈值处理（数字图像处理-冈萨雷斯-10.3.2）

全局阈值处理方法前提：当物体和背景像素的灰度分布十分明显时，可以用适用于整个图像的单个（全局）阈值。即可使用全局阈值处理。算法思路：（1）输入原图，转化为灰度图；（2）对于灰度图，为全局阈值T0选择一个初始估计值（本人选择为0~255中值127）；（3）迭代（4）（5）（6）（7）步骤，迭代次数可自行选择；（4）用T0分割灰度图，将其分为两组像素，G1由灰度值大于T0的所有像素组成，G2由所有小于
～沐春风～·2019-06-13 12:41

Python+Opencv实现实时的条形码检测

目录一、场景需求简介二、算法实现步骤三、图片中条形码检测代码实现四、图片中条形码检测效果展示与分析五、视频中条形码检测代码实现六、视频中条形码检测效果展示与分析七、思维扩展参考资料注意事项一、场景需求简介  在现实场景中，我们经常会遇到条形码，它的主要作用是用来标识物体，使得每一个物体都有唯一的一个编号，这样可以极大的提高查找效率等，比较常用的应用场景是超市和图书馆等，售货员通过扫描这些条形码就可
技术挖掘者·2019-06-07 21:15

Python+Opencv寻找图像中最亮的区域

目录一、场景需求解读二、算法原理简介三、算法代码实现四、代码运行步骤五、算法效果展示和分析六、思维扩展参考资料注意事项一、场景需求解读  在有些现实场景中，我们需要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是我们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是视网膜图像，图像中视网膜所在的位置比较亮，而其它地方比较暗，我们更加关注视网膜所在的区域，因而需要使用算法自动的寻找到这个区域，然后针
技术挖掘者·2019-06-07 10:19

Python+Opencv实现多种形状的检测

目录一、Hough变换是什么？二、Hough变换原理简介三、Hough变换实现步骤四、Hough变换直线检测代码实现及效果展示五、Hough变换圆形检测代码实现及效果展示六、基于Hough的椭圆检测代码实现及效果展示七、轮廓检测不同形状代码实现及效果展示八、获取图像中的黑色形状块九、移除图中的圆和椭圆十、思维扩展参考资料注意事项一、Hough变换是什么？  Hough变换是由P.V.C.Hough
技术挖掘者·2019-06-06 18:45

Python+Opencv根据颜色进行目标检测

目录一、什么是颜色目标检测？二、如何实现基于颜色的目标检测？三、算法代码实现四、算法运行流程五、效果展示与分析六、思维扩展参考资料注意事项一、什么是颜色目标检测？  所谓的颜色目标检测，即根据物体的颜色来快速的进行目标定位，该算法的思路比较简单，但是却有很大的使用价值。二、如何实现基于颜色的目标检测？  整个算法的实现步骤比较简单，具体的步骤如下所示：步骤1-根据图片中的目标设定合适的lower和
技术挖掘者·2019-06-04 17:50

Python+Opencv实现数字识别

目录一、什么是数字识别？二、如何实现数字识别？三、识别LCD屏幕上面的数字的原理详解四、算法实现步骤五、算法代码实现六、效果展示和分析七、问题扩展与延伸参考资料注意事项一、什么是数字识别？  所谓的数字识别，就是使用算法自动识别出图片中的数字。具体的效果如下图所示：上图展示了算法的处理效果，算法能够自动的识别到LCD屏幕上面的数字，这在现实场景中具有很大的实际应用价值。下面我们将对它的实现细节进行
技术挖掘者·2019-06-04 11:23

python+opencv图像分割：分割不规则ROI区域方法汇总

目录一、已知边界坐标，直接画出多边形二、通过形态学操作产生Mask三、人机交互式在图像分割领域，一个重要任务便是分割出感兴趣（ROI）区域。如果是简易的矩形ROI区域其实是非常容易分割的，opencv的官方python教程里也有教到最简易的矩形ROI分割（剪裁），其本质是多维数组（矩阵）的切片。但是现实情况中，ROI是不规则的多边形，也可能是曲线边界，那么该如何分割出来呢？下面总结几种思路。可能只
奔跑的Yancy·2019-05-29 18:30

python+opencv调用ip摄像头（基于RTSP实现）

python+opencv调用ip摄像头（基于RTSP实现）采用RTSP（RealTimeStreamingProtocol），RFC2326，实时流传输协议，RTSP是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议实时流协议
赚积分，哈哈哈·2019-05-29 00:14

python+opencv调用摄像头视频图像处理

在做深度学习的时候，难免会用到摄像头采集图像。在这个就会用到python调用摄像头+opencv图像处理。视频图像的处理和单幅图片处理是一样的，视频就是很多单幅图像连续播放。每秒播放(采集)的图片数量叫帧率。importcv2#########图像读取部分cap=cv2.VideoCapture('2.wmv')#调用目录下的视频#cap=cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头‘0’一
Mr_FengT·2019-05-28 10:27

Python+OpenCV调用摄像头接口打造家庭安防系统

问题描述：使用Python+opencv调用笔记本摄像头接口，定期捕捉图像或录制视频并保存为图像文件或视频文件。可以在家里没有人的时候使用该程序监视家中是否有小偷进入或者宠物们有没有搞破坏。
dongfuguo·2019-05-26 21:29

python opencv 双目测距代码

最近高摄像头项目，顺便扩展学习python+opencv的图片处理和视频处理。拍照效果：代码：#!
Igor Sun·2019-05-21 19:34

Python人脸识别黑科技（二）：教你使用python+Opencv完成人脸解锁

继上一篇“Python人脸识别黑科技（一）：50行代码运用Python＋OpenCV实现人脸追踪+详细教程+快速入门+图像识”，那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁
陪代码一起浪迹天涯·2019-05-16 12:30

Python+OpenCV：图片无损旋转90°且无黑边的处理方法

0.引言有如上一张图片，在以往的图像旋转处理中，往往得到如图所示的图片。然而，在进行一些其他图像处理或者图像展示时，黑边带来了一些不便。本文解决图片旋转后出现黑边的问题，实现了图片尺寸不变的旋转（以上提到的黑边是图片的一部分）。1.方法流程（1）旋转图片，得到有黑边的旋转图片。（2）找出图片区域（不含黑边）的位置。（3）创建一个空图片（其实是矩阵）。（4）将图片区域搬到此空图片。2.程序#!/us
Harden Qiu·2019-05-13 16:58

树莓派+摄像头实现对移动物体的检测

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下https://blog.csdn.net/Wangguang_/article/details/89850615接下来，我们将使用python
Wang-wonk·2019-05-06 10:44

Python opencv实现人眼/人脸识别以及实时打码处理

利用Python+opencv实现从摄像头捕获图像，识别其中的人眼/人脸，并打上马赛克。
叶舟·2019-04-29 15:26

Python+OpenCV采集本地摄像头的视频

本文实现了用Python和OpenCV配合，调用本地摄像头采集视频，基本上函数的话看opencv的官方文档就Ok了(TheOpenCVReferenceManualRelease2.4.7.0)上代码：importcv2importcv2.cvdefgetCam():window_name='showimage'cv2.namedWindow(window_name,cv2.WINDOW_NORM
liuke804·2019-04-25 09:47

Python+OpenCV中值滤波

中值滤波，图像平滑处理，可消除椒盐噪声，其基本思路是通过滤波器遍历图像，取每个滤波器区域像素值中值为新的像素值。算法思路如下：（1）输入图像并转灰；（2）为灰度图添加椒盐噪声（实验需要，体现中值滤波效果，添加椒盐噪声算法思路参看上一篇博文）；（3）遍历像素点，将滤波器区域中的像素值放入一维数组中；（4）对一维数组进行选择排序，并将中间值赋给滤波器中心，即将遍历到的原图像像素点改为滤波器区域中值；（
～沐春风～·2019-04-11 20:10

Python+OpenCV高斯滤波源码编写

高斯滤波需要用到高斯滤波器，即卷积核。本博客用到的是3*3的卷积核，通过对原理剖析发现，高斯卷积核中的具体值仅和自身坐标有关系，与图像没有直接联系，故可以先计算卷积核，之后进行图像的高斯滤波。算法步骤：（1）根据公式，计算高斯卷积核内具体值，此处用到建立二维高斯卷积核，在编写过程中省去了系数部分（不知道为什么省去，无奈。。。），并且对公式做了小小的修改（根据CSDN其他大佬的算法操作），记得归一化
～沐春风～·2019-04-08 13:11

Python+Opencv 调用USB摄像头（一）

一.最简单的调用笔记本内置相机importcv2#引入库cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()cv2.imshow("Video",frame)#读取内容ifcv2.waitKey(10)==ord("q"):break#随时准备按q退出cap.release()cv2.destroyAllWindows()#停止调用，关闭窗口i
Sunbeam_c·2019-04-07 21:00

13行代码实现：Python实时视频采集（附源码）

一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
数据饕餮·2019-04-07 07:47

13行代码实现：Python实时视频采集（附源码）

一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
HadoopDev·2019-04-07 07:29

Python+OpenCV实现sobel边缘检测

sobel边缘检测即实现对图像边缘的提取，输入为一幅图像，输出为图像轮廓。sobel算法步骤：（1）将输入图像转为灰度图；（2）对灰度图进行二值化处理（此过程采用otsu二值化算法，具体otsu算法参看上一篇博客）；（3）定义sobel竖直和水平卷积算子;（4）遍历图像像素点，除边缘像素点外，每个像素点的领域像素点（共计九个像素点）分别与sobel算子（竖直和水平卷积算子）值相乘累加；（5）将竖直
～沐春风～·2019-04-05 21:00

python+opencv图像处理(提取矩形方框 提取颜色 滤波 轮廓检测 直线检测)

一、依赖如果你的python环境没有这些包，则需要安装pipinstallnumpy\opencv-python\pillow二、使用指南1、基本信息近期由于项目需要，需要使用python的opencv库处理图像，在下面的代码中使用了很多cv2的库函数，对这些函数进行了封装，可以直接拷贝调用．项目地址该部分有两个文件构成main.py和replace.py运行main.py可读取文件夹下的图像，提
cairangxianmu·2019-03-31 19:29

python+OpenCV 实现image-stitching 图像拼接

python+OpenCV实现image-stitching图像拼接1.实验环境及数据：实验环境：python3.7+OpenCV3.4python高于2.7版本的要注意更改所用demo的print的格式
eeeat_fish·2019-03-29 23:00

Python+OpenCV人脸识别技术详解

总在科幻电影里看到人脸识别，现在我们也可以编程来实现啦。哈哈~~OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库--尽管也可以使用某些外部库。它还提供了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
嗨学编程·2019-03-24 15:53

Python+opencv 人脸识别

python+opencv人脸检测+识别示例及原理解析一.开发环境搭建二.图片人脸检测2.1文件准备与编程2.2注意事项三.视频人脸识别3.1文件准备与编程3.2注意事项四.人脸检测4.1产生人脸识别图片
AI_RICO·2019-03-13 21:54

【Python+OpenCV入门学习】十四、图像平滑处理

本篇文章介绍图像平滑处理，也称为模糊处理和低通滤波。图像平滑处理有利于降低噪声干扰。主要学习filter2D()等函数的使用。环境：Windows7（64）Python3.6OpenCV3.4.2一、均值滤波1.1blur()、boxFilter()、filter2D()函数介绍blur()函数形式如下：dst=cv.blur(src,ksize[,dst[,anchor[,borderType]
楚俊慕·2019-03-11 21:50

python+opencv实现的图像直方图、直方图均衡以及图像高斯滤波

1.图像轮廓和直方图下面来看两个特别的绘图实例，图像的轮廓和直方图。绘制图像的轮廓（或者其他二位函数的等轮廓线）在工作中非常常用。因为绘制轮廓需要对每个坐标【x，y】的像素值施加同一个阔值，所以首先需要将图像灰度化：图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间来表示范围的像素数目。该（灰度）图像的直方图可以使用hist
LDP5238·2019-03-06 22:37

Python+OpenCV 视频录制

导读：在视频文件处理的过程中，需要使用OpenCV以及其他开源包中的工具，在GitHub上有很多优秀的项目以及开源的代码，学习他们的解决问题的思路以及源代码，对coding能力有很大帮助。因此，本文记录并总结了前辈的优秀成果，以供学习参考。实例：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/3/711:43#@Author:HaoWANG#@
hhaowang·2019-03-06 15:32

Python OpenCV实现鼠标画框

PythonOpenCV实现鼠标画框使用Python+OpenCV实现鼠标画框的代码：#-*-coding:utf-8-*-"""@Project:IntelligentManufacture@File
pan_jinquan·2019-02-28 09:09

根据原图和对应的alpha图提取前景并且合成新图（基于python+opencv）

目前主流的抠图算法在最后生成的是一张alpha图像，该图像用来指明前景对应的透明度。比如下面两幅图所示：那么如何根据原图以及alpha图提取最终的前景图呢，下面就来解决这个问题。基本环境配置：python3.6.1opencv-python==3.4.2numpy==1.15.0代码如下所示：importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("1.jpg")mask=c
冰海228·2019-02-26 14:57

python+opencv，5行代码，最简单的人脸检测方法

首先，介绍下开发环境，我使用的是win10+python3.6+opencv3.4。下面直接上代码。importcv2#获取训练好的人脸的参数数据，这里是数据是opencv自带的，cv2.haarcascades表示cv2的安装地址face_cascade=cv2.CascadeClassifier(cv2.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default
格式化中__·2019-01-30 17:31

python opencv 读取本地视频文件 修改ffmpeg的方法

Python+opencv读取视频的三种情况：情况一：通过摄像头采集视频情况二：通过本地视频文件获取视频情况三：通过摄像头录制视频，再读取录制的视频摄像头采集、本地视频文件的读取、写视频文件，网上都有代码
CV栈道·2019-01-26 10:49

数字图像处理-车牌定位

本文采用了数字图像处理技术，使用python+opencv及常用的数字图像处理方法对各种情况下的车牌进行定位，主要采用了HSV空间的颜色分割和边缘检测及轮廓检测方法，实验结果表明采用的方法及设计的系统都是非常有效的
cx1165597739·2019-01-24 15:40

基于python+opencv的网球识别

今年上报了一个大学生SRTP项目，准备用树莓派作为主控板实现一个智能捡网球机。由于opencv开发库提供了大量图像处理算法的接口，因此只要一定程度上熟悉python语法和opencv库，实现这个程序并不是特别麻烦。本文会主要写程序实现的过程，不会涉及到很多的理论性的知识，有兴趣深入了解的可以自行查找网络上的各种资料。本项目以网球的颜色作为识别特征。识别过程为：获取视频帧----转换到HSV颜色空间
慵懒之鸭·2019-01-24 10:21

树莓派/PC实现实时摄像头数据共享—最优方法（搭建网络摄像头）

目录方法一、motion方式方法二、MJPG-streamer方式之前做项目需要树莓派和PC进行视频传输，发现两种方法：方法一：Python+OpenCv实现树莓派数据采集，树莓派搭建服务器，PC机作为客户端实现数据传输
不脱发的程序猿·2019-01-23 14:09

Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

上个版本的PythonOpenCV图片局部区域像素值处理，虽然实现了我需要的功能，但还是走了很多弯路，我意识到图片本就是数组形式，对于8位灰度图，通道数为1,它就是个二位数组，这样就没有必要再设置ROI区域，复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了，可以直接将图片存入数组，再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了，这样一想就简单很多了，这篇我会贴出修改后的代码，直接省去了大段的代码啊
零尾·2019-01-23 11:03

Python+OpenCV图片局部区域像素值处理详解

背景故事：我需要对一张图片做一些处理，是在图像像素级别上的数值处理，以此来反映图片中特定区域的图像特征，网上查了很多，大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片，提取像素重新写入图片啊之类的基本操作，我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值，作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵，慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域，即
零尾·2019-01-23 11:35

在树莓派实现单目测距Python+OpenCv（通过颜色提取+轮廓检测提高识别准确率）

一、开发环境树莓派的操作系统为官网推荐的操作系统Raspbain，摄像头用的是手动调焦的USB网络摄像头，三十万像素。视觉图像处理采用OpenCV-3.4.1，至于如何在树莓派上装OpenCV，请自行百度，推荐链接https://blog.csdn.net/leaves_joe/article/details/67656340PS:为了给树莓派装上OpenCV的开发环境是个艰难历程，前后花了两天时
浅水咸鱼·2019-01-22 21:23

逐帧读取视频保存为图片(python+opencv)

"""从视频读取帧保存为图片""" importcv2 cap=cv2.VideoCapture("003.mp4")#名为'003.mp4'的文件 c=0#文件名从0开始 while(1): #getaframe ret,frame=cap.read() #showaframe cv2.imshow("capture",frame) cv2.imwrite('image/'+str(c)+'.
dz4543·2019-01-17 00:00

Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法

方法一：使用轮廓步骤1"""src为原图"""ROI=np.zeros(src.shape,np.uint8)#感兴趣区域ROIproimage=src.copy()#复制原图"""提取轮廓"""proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成灰度图proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,c
xinyu3307·2019-01-10 11:25

python+opencv 读取文件夹下的所有图像并批量保存ROI的方法

如下所示：importcv2importosimportnumpyasnproot_path="I:/Images/2017_08_03/"dir=root_path+"images"+"/"count=0forroot,dir,filesinos.walk(dir):forfileinfiles:srcImg=cv2.imread(root_path+"images"+"/"+str(file)
zhangxu_bme·2019-01-10 10:20

python+opencv打开摄像头,保存视频、拍照功能的实现方法

以下代码是保存视频#coding:utf-8importcv2importsysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')cap=cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640)cap.set(4,480)cap.set(1,10.0)#此处fourcc的在MAC上有效，如果视频保存为空，那么可以改一下这个参数试试,也可以是-1fourcc
xwm1000·2019-01-08 10:59
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