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使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...要开始检测图像中最亮的区域，我们首先需要从磁盘加载我们的图像，然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波，以减少高频噪声： # load the image, convert it to grayscale,...使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。

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使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...我们将发现，这是计算图像色彩的一种非常有效和实用的方法。 接下来，我们将使用Python和OpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们对色彩度度量有了基本的了解，让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。 在本节中，我们将： 导入必要的Python包。 解析命令行参数。...注意:第3、6和9行使用了颜色空间，这超出了本文的范围。如果你有兴趣学习更多关于色彩空间的知识，请参考实用Python和OpenCV以及PyImageSearch Gurus课程。...为了将图像分解为红、绿、蓝(RGB)通道，我们调用cv2。在第3行分开。该函数以BGR顺序返回一个元组，因为这是图像的表示方式。 接下来我们使用一个非常简单的对位色彩空间。

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    使用Opencv-python库读取图像、本地视频和摄像头实时数据

    使用Opencv-python库读取图像、本地视频和摄像头实时数据 Python中使用OpenCV读取图像、本地视频和摄像头数据很简单， 首先需要安装Python，然后安装Opencv-python库...pip install opencv-python 然后在PyCharm或者VScode等IDE中输入对应的Python代码 一、使用opencv-python读取图像 比如说我们要显示上面这幅数字图像处理中的...lena.jpg这幅图像，读取的python代码如下所示： import cv2 # Load an image using imread img = cv2.imread("images/lena.jpg...中运行结果如下： 使用opencv-python读取本地视频 Opencv-python在线文档中有关于的Python示例代码：https://docs.opencv.org/4.9.0/dd/d43...opencv-python读取摄像头数据并实时显示 使用opencv-python读取摄像头数据是非简单，opencv-python文档tutorial_py_video_display里面有对应的示例代码

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    Opencv 源码初探

    对于 python 版的 opencv，可以直接使用 pip install 进行安装。对于 C++ 版则可以自己下载源码进行编译与安装。...膨胀则使用最大值，分析类似。 Python extension opencv 的代码是由 C++ 编写的，但它同时也提供了 python 的库，这是怎么做到的呢？这就是 python 的扩展了。...官方文档中提供了一个 Python.h 的库给开发者使用，里面提供了各种各样的用于 C++ 和 python 交互的 api，例如: PyModule_Create /// 创建一个 python module...包装类和包装方法则是由 python 模块下的 gen2.py 和 hdr_parser.py 生成的，在编译期间会自动运行这两个函数以生成转换代码。...gen2.py 调用 hdr_parser.py 依次解析每个模块对应的头文件，根据 CV_EXPORTS_W，CV_WRAP 等宏标识某个函数/类是否需要生成中间转换代码。

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    基于Opencv的图片人脸检测

    安装方法 pip install scipy SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等...，比如scipy.io，看起来有点多了，我们这里只使用scipy中的misc,跟scipy.io一样都是一种用于输入和输出的实用模块，以图像形式保存数组。...安装详情可以看这，python3.6安装open-cv opencv全称是 open source computer vision library （开源计算机视觉库） OpenCV 使用 C/C++...tensorflow 里面已经存好了一张默认图，可以使用tf.get_default_graph() 来调用（显示这张默认纸），当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph()，就是你可以有一个画图本...in bounding_boxes: #遍历一下 face_position=face_position.astype(int) #变量类型转换 print(

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    Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5

    读/写图像文件 OpenCV 提供imread函数以从文件加载图像，以及imwrite函数以将图像写入文件。 这些函数支持静态图像（非视频）的各种文件格式。...我们的应用代码可以使用CaptureManager读取新帧，并可以选择将每个帧分派到一个或多个输出，包括静止图像文件，视频文件和窗口（通过WindowManager类）。...，线，圆和其他几何形状 编写封装过滤器实现的类和函数 技术要求 本章使用 Python，OpenCV，NumPy 和 SciPy。...具体来说，我们将涵盖以下主题： 使用深度相机捕获深度图，点云图，视差图，基于可见光的图像和基于红外光的图像 将 10 位图像转换为 8 位图像 将视差图转换为可区分前景区域和背景区域的遮罩 使用立体成像或...SfM 创建视差图 使用 GrabCut 算法将图像分割为前景和背景区域 使用分水岭算法将图像分割成可能是不同对象的多个区域 技术要求 本章使用 Python，OpenCV 和 NumPy。

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    怎样用Python识别条形码？

    所以趁此机会我们给大家介绍下OpenCV和pyzbar。 废话不多说，进入正题…… 条码在生活中随处可见，其可分为三类：一维条码、二维条码、三维条码 一维条码： 我们平时习惯称为条形码。...条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。...OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口，它拥有OpenCV C++ API的功能，同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用。...pip3 install opencv-python 步骤1: 使用opencv2，初始化摄像头信息，调整摄像头识别图像的width和height。...步骤4 上面代码中的barcodes返回的是一个列表信息，我们可以对列表信息进行遍历。获取条形码值，type类型和矩形区域。并使用cv2将上图所示的矩形绘制出来。

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    人体肤色检测：100 行 Python 实现

    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、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通用算法。...本文主要使用了OpenCV的图像色域转换, 颜色通道分割, 高斯滤波, OSTU自动阈值等功能。 参考资料 OpenCV探索之路：皮肤检测技术； 学习OpenCV—肤色检测。...准备工作 安装 Python-OpenCV 库 pip install opencv-python -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 利用...) # 根据源图像的大小创建一个全0的矩阵,用于保存图像数据(x, y) = cr.shape # 获取源图像数据的长和宽 # 遍历图像, 判断Cr和Br通道的数值, 如果在指定范围中, 则置把新图像的点设为...) # 根据源图像的大小创建一个全0的矩阵,用于保存图像数据(x, y) = _h.shape # 获取源图像数据的长和宽 # 遍历图像, 判断HSV通道的数值, 如果在指定范围中, 则置把新图像的点设为

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    图像处理入门教程

    第二就是图像识别方面的竞赛。最有权威的就是ImageNet竞赛。大家在一个拥有上千万张，上千类别的图像数据库上训练和测试自己的算法，比拼识别率。...这是一个典型的基于C++和OpenCv的深度学习框架，由谷歌深度学习团队、“谷歌大脑”负责人之一贾扬清学者编写，并公布了源码。如今各个深度学习机构都在大量使用这个框架进行研究。 　　...Python在图像处理算法方面除了其自身简洁的编程优势外，还得益于两个重要的Python类库——Numpy和Theano。 　　...至于泛函我当时听课的时候也不是很懂，但是在之后的研究过程中发现很多图像处理的基本知识基本理论都和泛函分析中枯燥的定理如出一辙，没办法，有的东西本身就是枯燥的干货，学着费力，缺它不行。 　　...同样OpenCv之所以能流行，不仅仅是因为它良好的封装性，也是因为它的矩阵格式，它定义了Mat基础类，允许你对矩阵进行各种操作。Python也不例外，它的Numpy就是一个专门的线性代数库。

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    【从零学习OpenCV 4】图像读取函数imread

    无论在哪个系统中，bmp文件和dib文件都是始终可以读取的，在Windows和Mac系统中，默认情况下使用OpenCV自带的编解码器（libjpeg，libpng，libtiff和libjasper），...该函数第一个参数以字符串形式给出待读取图像的地址，第二个函数是设置读取图像的形式，默认的参数是以彩色图的形式读取，针对不同需求可以更改参数，在OpenCV 4.1中给出了13种模式读取图像的形式，总结起来分别是以原样式读取...、灰度图读取、彩色图读取、多位数读取、在读取时将图像缩小一定尺寸等形式读取，具体可选择的参数及作用在表2-3种给出，这里需要指出的是，将彩色图像转成灰度图通过编解码器内部转换，可能会与OpenCV程序中将彩色图像转成灰度图的结果存在差异...这些标志参数在功能不冲突的前提下可以同时声明多个，不同参数之间用“|”隔开。...】opencv_contrib扩展模块的安装 【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍 【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值 【从零学习OpenCV 4】Mat类支持的运算 【从零学习OpenCV

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    在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩

    各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。...这是算法： 用户指定集群数k 从数据集中随机选择k个不同的点作为初始聚类中心 将每个数据点分配给最近的聚类中心，通常使用欧几里得距离 通过取属于该集群的所有数据点的平均值来计算新聚类中心 重复步骤3和4...与原始图像进行比较 最后，让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。 ?...k-means缩小图像大小：79.012％使用PCA缩小图像大小：6.825％ 结论 我们使用无监督学习算法成功地实现了图像压缩，例如k-means聚类和使用主成分分析（PCA）进行降维。...在这里，我们提出两种选择方法，即： 使用最长垂直距离的方法 使用有限差分法和二阶导数 在PCA中，确定使用的PC数量首先要考虑解释方差，然后还要考虑图像大小减小的比例和减少颜色的数量，以分析它们与原始图像的相似性

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    基于python和OpenCV构建智能停车系统

    根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。...为了使这一过程尽可能简单，从现在开始，我们将这两个脚本称为selector和detector。 相关依赖 在本文中，我们使用python 3.7.6，但其他版本（例如3.6或3.8）当然也可以使用。...ROI被定义为感兴趣的区域，代表图像的一部分，我们将在其上应用不同的函数以及滤波器来获取结果。...为此，我们需要将r变量转换为python列表，可以使用rlist = r.tolist()命令实现。 拥有适当的数据后，我们将其保存到.csv文件中，以备将来使用。...为了实现这一点，我们只需要使用它的loc静态变量创建spots类。

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    独家 | COVID-19：利用Opencv, KerasTensorflow和深度学习进行口罩检测

    COVID-19 口罩检测数据集 图2：口罩检测数据集由“戴口罩”和“不戴口罩”图像组成。我们将使用该数据集，以及Python，OpenCV和TensorFlow/ Keras构建一个口罩检测器。...预处理步骤包括将尺寸调整为224×224像素，转换成数组格式并将输入图像中的像素值缩放到[-1，1]范围（通过preprocess_input函数）； 将预处理的图像和相关标签分别添加到数据和标签列表中...如果您要使用此训练脚本训练多个类(大于2)，请确保使用多分类交叉熵。 在117-122行开始进行口罩训练。请注意，我们如何用数据增强对象（aug）提供批量变化的图像数据。...使用Python，OpenCV和TensorFlow/ Keras的计算机视觉和深度学习方法使自动检测口罩成为可能。...使用Python，OpenCV和TensorFlow/ Keras构建的具有计算机视觉和深度学习功能的面罩检测器是否无效？

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    人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析

    OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。...安装 OpenCV 模块 OpenCV 已经支持 python 的模块了，直接使用 pip 就可以进行安装，命令如下： pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn...因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称为特征，专业的表述为：从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可以能影响多个特征，但特征应该比像素少得多。...其实就是一个程序能识别给定图像或视频中的人脸。实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像来“训练”程序，并基于这些图像来进行识别。这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。...’OpenCV，需要安装 opencv-contrib-python 模块，直接使用 pip 就可以进行安装，命令如下： pip install opencv-contrib-python 【示例

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    Python OpenCV3 计算机视觉秘籍：1~5

    一、I/O 和 GUI 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 从文件读取图像 简单的图像转换 - 调整大小和翻转 使用有损和无损压缩保存图像 在 OpenCV 窗口中显示图像 在 OpenCV 窗口中使用 UI...使用不同阈值处理图像 在本秘籍中，您将学习如何使用不同的阈值方法将灰度图像转换为二进制图像。 准备 安装 OpenCV 3.x Python API 包和matplotlib包。...使用大津算法将灰度图像二值化 当输入图像中只有两个类并且想要在不进行任何手动阈值调整的情况下提取它们时，使用大津的方法将灰度图像转换为二进制图像非常有用。 在本秘籍中，您将学习如何做。...：在二值化并将原始图像转换为二进制遮罩之后，两类的总类内差异最小。...在本秘籍中，我们将发现如何使用 OpenCV 函数以几种方式计算和显示密集的光流。 准备 在继续此秘籍之前，您需要安装 OpenCV 3.x Python API 包。

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    深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

    使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。...在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...在此之前，你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上，你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可（同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下： 图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。

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    Python库 OpenCV 的简介、下载、安装、用法详解入门教程

    猫头虎 分享：Python库 OpenCV 的简介、下载、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎和大家聊聊如何快速上手 OpenCV，一个用于图像处理和计算机视觉的强大 Python 库。...有粉丝问： “猫哥，如何用 OpenCV 实现图像处理和 AI 项目入门？” 别急，这篇博客将从 OpenCV 的简介、下载、安装、用法详解 开始，逐步引导大家掌握它的使用方法。...OpenCV 的关键特性： 多平台支持：可运行于 Windows、Linux、MacOS 等多个平台。 丰富的功能：提供了图像处理、视频处理、特征提取、目标检测等强大功能。...适用场景： 图像识别（如人脸识别） 视频分析（如运动目标跟踪） 机器学习（如分类和聚类） 二、OpenCV 的下载与安装 1....图像灰度化处理 将图像转换为灰度图是一种常见的图像预处理操作： gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Gray

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    教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

    选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能...在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...VideoStream 和 FPS 类是 imutils 包的一部分。 现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ?...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。 注意深度学习目标检测器不仅能够检测到人，还能检测到人坐着的沙发和旁边的椅子——所有都是实时检测到的！ ?

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