网上可以找到python的openCV库的英文教程，本文对其中的部分实例进行了实现和注释，同时针对cv2这个库更改了原来程序中一些会报错的地方。#原程序是像草稿一样写在 jupyter notebook里的，方便分cell运行测试，现在就直接贴进来不做修改了。import numpy as npimport cv2
# 读取一张照片
img = cv2.imread('8.jpg')
# 沿着横
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2023-11-27 11:32:23
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图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波（EPF）像素直方图像素直方图应用直方图反向投影（定位）模板匹配图像二值化图像金字塔图像梯度Canny边缘提取直线检测提取水平、竖直线圆检测轮廓发现对象测量膨胀、腐蚀开闭操作其他形态学操作分水岭算法（图像分割）人脸检
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2023-08-24 19:19:06
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1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度import cv2
fn="1.jpg"
img = cv2.imread(fn)
[height,width,pixels] = img.shape
print(height,width,pixels)2.Python3+OpenCV中的 cv2.resize(源文件，目标，变换方法)将图片变换为想要的尺寸#如：要将
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2023-06-20 10:18:34
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Python使用CV2库捕获和保存摄像头视频关于cv2库的安装和使用基础可参见特别提示：CV2指的是OpenCV2（Open Source Computer Vision Library），安装的时候是 opencv_python，但在导入的时候采用 import cv2。学习本文需要你的计算机有摄像头，笔记本一般内置有摄像头，若是台式机可以连接一个USB摄像头。捕获视频帧使用 OpenCV 可以
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2023-08-30 15:25:51
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opencv入门基础（一）图像的基本操作一.图像基本操作语句基本语句： 1.读取图片: cv2.imread(“图片地址”) 2.获取图片的形状: img.shape，返回一个(rows，heights，channaels) 3.获取图片的大小: img.size，返回rows * heights * channels的值 4.显示图片: cv2.imshow(“标题”，图片名称) 5.等待: c
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2023-10-13 20:55:56
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# Python中使用OpenCV获取图像尺寸
在图像处理领域，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在实际应用中，我们经常需要获取图像的尺寸信息，以便进行后续处理。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来获取图像的尺寸，并附带代码示例。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来安装OpenCV：
`
# Python cv2获取图片宽高的实现
## 1. 概述
在使用Python进行图像处理时，有时需要获取图像的宽度和高度信息。使用cv2库可以方便地实现这个功能。本文将介绍如何使用cv2库获取图片的宽度和高度。
## 2. 实现步骤
下面是获取图片宽高的整个流程：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | ---- | ---- |
| 1 | import cv2 | 导入c
原创
2024-01-24 06:38:12
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# Python cv2获取图像大小的实现流程
## 1. 概述
在使用Python进行图像处理时，经常需要获取图像的大小信息。cv2是Python中常用的图像处理库，可以方便地获取图像的大小信息。本文将介绍使用cv2获取图像大小的具体步骤，并提供相应的代码和解释。
## 2. 实现步骤
下面是获取图像大小的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2023-10-20 10:57:00
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图像文件的头部信息空间占比小，但包含了图像的基本信息，其中就包括了图像的宽高信息。不同于 cv2 需要读取整个图像文件，该方法只需读取图像头部信息，从而达到加速效果。
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2023-05-24 09:54:44
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图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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最近因为经常对视频进行操作，所以记录下Python用opencv来读写视频的方法。一、opencv读视频python调用opencv来读视频比较简单，可以直接调用cv2.VideoCapture来读取视频和摄像头，基本上，常见的avi和mp4都能够正常读取。cv2.VideoCapture是通过传入数字来读取对应的摄像头，或者通过传入一个路径字符串来读取对应的视频文件。最简单直接的读取视频的例子如
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2023-07-04 20:25:56
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# Python中的OpenCV图像宽高改变项目方案
在计算机视觉和图像处理领域，图像的大小和比例往往是非常重要的。通过改变图像的宽高，我们可以满足机器学习、深度学习或其他图像处理任务的需求。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现图像宽高改变的功能，并提出一个简单的项目方案。
## 项目背景
在许多计算机视觉应用中，图像的输入尺寸是固定的。例如，训练卷积神经网络（CNN）时，
# Python cv2读取图片长和宽的实现方法
## 1. 介绍
在使用Python进行图像处理和计算机视觉任务时，经常需要读取图片的长和宽信息。在Python中，可以使用OpenCV库的cv2模块来实现读取图片长和宽的操作。
本文将介绍使用Python的cv2库来读取图片长和宽的详细步骤，并提供相应的代码和注释，帮助刚入行的开发者快速掌握该方法。
## 2. 实现步骤
下面是读取图片
原创
2023-11-23 07:53:39
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cv2是一个图片处理的python第三方库，是常用的图片处理工具之一。本文的写作背景是笔者在做一个对图片中特定字母和数字识别的工程，需要自己准备一批图片用于训练构建模型。本文所用到的最初的素材是图-1，那么需要做的工作就是将图中的字母和数字截取处理，并裁剪成统一的大小。具体过程就是先将图片转化为二值图，然后找出图片中的所有
cv2相关知识初步学习python图片操作之opencv图片读入图片显示图片不能显示的问题图片只显示一小部分声明 python图片操作之opencvOpenCV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、MATLA
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2023-07-11 07:08:51
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本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 一、基本操作：1、OpenCV读取和保存图像img = cv2.imread('xx.jpg', flags='用什么模式读取图片[彩色or灰度]')
#读取图片并显示
cv2.imshow('show', img)
cv2.waitKey(0)
#保存图片
cv2.imwrite(path:str, img)2、了解BGR
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2023-07-11 07:20:48
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目录一、图片基本操作1.1 显示图片1.2 图像处理1.3 保存图片二、图像标注操作2.1 文本标注和矩形标注2.2 圆形标注2.3 箭头标注2.4 多边形标注2.5 椭圆标注2.6 轮廓标注2.7 填充多边形2.8 绘制轮廓外接矩形和最小闭圆一、图片基本操作1.1 显示图片import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图片
cv2
轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现使用方式如下： 1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5.
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2023-11-18 21:01:24
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# Python中使用OpenCV进行图像叠加
在图像处理领域，图像叠加是一种常见的操作，可以将两个图像进行叠加，从而实现一些特殊效果。在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像叠加操作。本文将介绍如何使用OpenCV在Python中进行图像叠加操作。
## 安装OpenCV库
首先，我们需要安装OpenCV库。使用pip命令可以很方便地安装OpenCV库：
```bash
p
# 如何使用 OpenCV 保存图像
## 整体流程
下面是使用 Python 的 OpenCV 库保存图像的整体流程：
```mermaid
erDiagram
实现图像保存 {
"加载图像" --> "保存图像"
}
```
## 步骤说明
1. 加载图像：首先，我们需要从文件或摄像头中加载图像。可以使用 OpenCV 的 `imread()` 函数来
原创
2024-01-10 12:07:39
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