本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
dst = src1 * alpha(透明度 [0 ~ 1] 浮点数) + src2 * (1 - alpha) + gamma(增益);
OpenCV 可以进行一系列的图像处理,也能够直接的绘制图片,但涉及到一些复杂的图像处理时,没有现成的 API 可以使用,这个时候需要我们自己实现代码。
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作,简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景。几何运算包括加、减、乘、除,逻辑运算包括与、或、非、异或。
在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作,简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学
==如果有报无法找到opencv_world343.dll的Error,请把C:\opencv\build\x64\vc14\bin下的opencv_world343.dll文件复制到C:\Windows 目录下即可==
点击视频:一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成,把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》(《风云际会》)中得到大量运用,这是由工业光魔(译者注:Industrial Light and Magic/ILM,电影特效制作公司)开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J,通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制,α的值在0和1之间(0≤α≤
每张图像都包括RGB三个通道,分别代表红色、绿色和蓝色,使用它们来定义图像中任意一点的像素值,红绿蓝的值在0-255之间。
您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值。
图像混合是把每一个像素给混合起来;图像叠加就是简单的给一幅图像加上另一幅图像。效果分别如下所示:
它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域。
要叠加两张图片,可以用cv2.add()函数,相加两幅图片的形状(高度/宽度/通道数)必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加,但这两者的结果并不相同:
以上章节采免安装方式,所以安装章节可以直接跳过,节约点时间用springboot整合OpenCV(也可以用maven项目或者简单的java项目),主要是引入一个jar包和库文件,jar跨平台,库文件不跨平台,所以要区分windows和linux,至于工具idea就ok. 环境安装可以参考:springboot免安装整合Opencv兼容windows和linux
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
openCV 是使用 Mat 进行存储图片,记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢?
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门,还是从OpenCV3.x系列入门,对OpenCV一定会留下一个印象:卧槽,太强大了吧!
随着圣诞的到来,大家纷纷@今日头条给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的
OpenCV 是一个图像和视频处理库,具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析,如面部识别和检测,车牌读取,照片编辑,高级机器人视觉,光学字符识别等等。
参数说明: cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加,或者将每个像素的值加上一个标量值,大于255的像素值就设置成255。
以上这篇ubuntu14.04安装opencv3.0.0的操作方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了,终于在2018-11-20,OpenCV 4.0正式版强势来袭!至此开始OpenCV 4.x的王朝!
距离上次推送 OpenCV 4.0 内测版来了!仅隔一个月,OpenCV官方再次发布OpenCV 4.0 Beta版,完全吊足大家对OpenCV 4.0正式版(Gold)的胃口。
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描、卡通、黑白等等,今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
该库在Github的介绍中说“This project aims to be the best, clearest QR Code generator library in multiple languages. ”(该项目旨在成为多种语言中最好、最清晰的QR码生成库。)
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的: 也有针对政要明星合成的,例如这张,韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行,但是,其实平均脸的历史
注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
本期将介绍并演示OpenCV中使用illuminationChange实现图像中局部区域亮度调整的效果。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
OpenCV不仅提供了绘制线段、矩形、圆等方法,还提供了一个绘制箭头线段的函数arrowedLine(),OpenCV官方文档介绍:
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型,例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型,并介绍这几种模型之间的数学转换关系,以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
上一篇《Android JetPack组件CameraX使用及修改显示图像》已经实现了CameraX的相机预览使用,所以要结合OpenCV(android ndk方式)准备做点小东西,所以就先按最简单的实时灰度图显示来验证效果。
本定于2018年7月发布的OpenCV4.0再次跳票,昨天官方发布了OpenCV4.0-alpha,作为4.0正式版发布前的尝鲜,让我们一睹芳容!
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint,通过图像修复的方法来去除水印,最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印,比如下面的这种包含文本的图像中的水印,即便提供了水印的mask图,修复后也会丢失文字信息,这并不是我们想要的。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的,当时是用的迭代的方式,记得似乎效果不怎么样,没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序,我说Opencv已经有了,可以直接使用,他说opencv的框架太大,不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山,看能否做个脱离那个环境的算法出来,当时,觉得工作量挺大,就没有去折腾,最近年底了,项目渐渐少了一点,公司上面又在搞办公室政治,我地位不高,没有参与权,所以乐的闲,就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来,做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐,前前后后也折腾进半个月,这里还是做个开发记录和分享。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
本章是为 Android 和 OpenCV 设置开发环境的快速指南。 我们还将研究 OpenCV 示例应用,文档和社区。
本文介绍了OpenCV 3.1中imwrite()函数用于写入图像时可能遇到的异常情况,并给出了两种解决方法。第一种方法是使用try-catch语句捕获异常,并修改代码以处理该异常。第二种方法是使用imwrite()函数的可选参数来控制图像的压缩级别,从而避免异常。这两种方法都可以解决异常,但需要根据具体情况进行选择。
在这个多逝之秋,禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗,顿感无比感慨。金庸先生的武侠,影响了好几代人。沧海一声笑,滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝,先生一路走好!
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一,目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP,当然还有一些PC专用的秀图软件,本文将给大家做个算法初识;
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental,如下
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
初学图像处理,很多人遇到的第一关就是图像旋转,图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作,包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识,一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事,但是其实这个东西并没有这么难懂,可以说主要是之前别人写的公式太吓人,小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了!所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
现阶段,基本所有有关OpenCV的资料都是英文,所以博主准备将OpenCV的官方文档学习一遍,尽量将自己的心得用大家理解的语言解释出来。供大家一起学习。
最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识:
参数说明src1图像1alpha图像1 权重 (例如 0.5)src2图像2beta图像2 权重 (例如 0.5)gamma附加偏置
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
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