使用cv2读取图片时，输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”，后来排查发现读取图片的返回值image为None， 这就说明图片根本就没有被读取。
命令行参数是在运行时给予程序/脚本的标志。它们包含我们程序的附加信息，以便它可以执行。
这是一篇来自PyImageSearch的Adrian Rosebrock的博客，他的博客内容包括计算机视觉，图像处理和建筑图像搜索引擎等。
要在pycharm中安装cv2模块，但是没安装openCV前安装失败（安装模块方法：pycharm导入模块）
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
图像增强技术的作用，简单点说，就是通过对图像进行加工处理，使图像能更好的在其他领域起作用，比如人脸识别，图像分类等人工智能领域，又或者是在通信领域，通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。
经由前两期的介绍，对于「跳一跳」自动化的实现，基本差不多了。 本期就来完整的跑一遍，快乐学习。 1. OpenCV：模板匹配。 获得小跳棋中心位置 2. OpenCV：边缘检测。 获得下
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的：
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
最近学习机器学习手写数字识别的过程中需要安装Python与OpenCV，并在Pycharm上运行，在安装配置过程中遇到了很多问题，为此将解决办法记录下来。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成，同时提供Python、Java和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。
VS2017 安装的时候就已经安装了python，版本3.6，默认路径在C:\ProgramFiles (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python36_64\，所以没有再单独安装python。
前段时间准备情人节礼物，想到了能不能用过去所有的照片作为像素点，合成为一张合照。但是，我也没有处理这方面问题的经验，于是上网查找，果然找到了一个相关的代码（原网址实在找不到了，就不贴了）。花了一晚上的时间研究学习，最终实现了合成照片的功能，并学习了很多以前没有接触过的Python库，加以记录。
安装 Anaconda 之后，在开始菜单下找到 Anaconda 文件夹 找到 Anaconda Prompt 点击运行
OpenCV BGR 图 转 YUV 图的代码，网上没有比较完整的示例，使用的时候搜索比较费劲。这里写一个代码片段和例子，方便查找。
在本书的第一部分中，将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。 另外，您还将熟悉通用的术语和概念，以根据您所学的内容进行语境化，并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外，您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库，并且还将学习如何处理文件和图像，这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后，您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
通过我们在启动spring项目或者其他中间件和小工具的时候，会遇到输出一些有意思的图案，于是也挺好奇这些是如何制作的，于是在网上找到了以下几种实现的工具以及网站可以直接制作，然后在程序启动的时候打印出来这些字符。整理一下分享给大家。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 Python中有几个开源的条码解析库，之前我测试过pyzbar、libdmx这些库，发现都是个锤子，主要是功能太弱了，解码能力堪忧，之前我用ZXING C++版本写过一很好用的条码跟二维码的解码库，于是我搜索一下看看是否有Python版本的ZXING，发现真有就是pyzxing，但是需要注意的是，它不是基于ZXing C++的，它是通过Python调用Java的依赖实现解码的，而且默认是支持hard模型跟旋转模
思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常，捕捉到了抢劫行为，但劫匪戴着头套，没办法看到他们的脸。
专栏地址：『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取（cv2.imread） 02. 图像的保存（cv2.imwrite） 03. 图像的显示（cv2.imshow） 04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
在大家的印象当中，程序员是一个高薪职业，经常认为程序员是一个精英群体。现在我就告诉你们，这是真的。也正是因为这样，程序员非常受欢迎，通常一个程序员会有10到11个女生追（此处数字为二进制）。所以大多数程序员都不是单身，这也是程序员非常苦恼的地方。所以很多程序员都想方设法和女朋友分手，看到这篇文章的你幸运了，今天让你学以致用，写个分手小程序，让你享受单身的自由。
在之前也写过生成字符视频的文章，但是使用的是命令行窗口输出，效果不是很好，而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样：Python20行代码实现视频字符化。
音频质量评估-1：之前主要学习了音视频的编码和解码原理，和测试音频质量的方法。接下来继续学习下当前 短视频 领域的 视频质量测试方法。
前面一段时间在GitHub上看到有人利用Python玩一款名为“跳一跳”的微信小程序，于是打算自己也来试一试，毕竟这款小游戏最近吸引了众多人的目光。
在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。
Python3.6+OpenCV3.3开发环境搭建 当前Python语言随着人工智能时代的到来很火，很多人都希望我出一些Python与OpenCV相结合的文章。本文就是开篇之作，“工欲善其事，必先利其器”，做Python开发推荐使用PyCharm IDE，如果之前没有接触过Python，建议直接使用Python3.6 + OpenCV3.3这两个最新版本，既然选择学习，就要从当前最新版本开始，而不是在那里找古董，在技术领域古董只有被扔到垃圾桶。所有要把有限的时间花在正确的技术上。 工具下载与安装 本人的环境
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样，想进行人脸判断，首先要有脸， 只要能靠确定人脸的位置，那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。
在Windows使用此face_recognition项目时，由于官方不提供Windows版本：安装时总是遇到不同问题。
这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
程序运行到这，图片闪退，在cv.imshow（）后加入cv2.waitKey()即可
想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。
但是，这份资源教程是由日本人写的，日文版，读起来非常不方便。好消息，最近我在逛 GitHub 的时候，发现有人将这份教程翻译成了中文版。该项目包含了 CV 领域，OpenCV 图像处理入门 100 题实例解析，并配备完整的 Pyhon 代码。
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
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。
在OpenVINO的公开模型库中有一个图象修复的模型的，它支持使用mask作为参考，实现对输入的修复。模型来自：
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用，那既然是图像处理，那必然要提到opencv模块了，该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且应用领域正在日益扩展，大致有以下几种领域
OpenCV的cv2.add()对两张相同大小和类型的图像进行加法运算，或对一张图像与一个标量进行加法运算。 下面这段程序比较了OpenCV 加法和Numpy直接相加的区别。 需要注意的是，常见RGB图像的颜色空间是8位，即RGB数值范围为0—255。cv2.add() 是饱和运算(相加后如大于255则结果为255)，而Numpy加法是模运算，即超出255之后，除以255的余数作为数值。
当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时，有时候可能会遇到以下错误：cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
利用函数cv2.grabCut()在cv2.GC_INIT_WITH_RECT 模式下对图像进行初步的前景提取，得到初步提取的结果图像og。
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家：python其实有很多黑科技(牛逼的库)，我们既可以用python处理工作中的一些事儿，同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
o=cv2.imread("./img/hand1.png")
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
由于经常需要遍历某个文件夹及其子文件夹中的图像，因此，写了个精炼的脚本专门用于执行此类操作。
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