原始图 角点检测 points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2) for point in points: x, y = point.ravel() cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1) 连线 cv2.line(img, (0, y1), (1000, y1), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8) cv2.line(img, (0, y2), (100

python+opencv+meanshift算法实现物体跟踪， 读取一段视频，并对视频中指定区域的物体进行跟踪

输入图像矩阵，输出距离变换后的图像矩阵

利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备一张学生本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景部分置为黑色，人像部分保持不变。 5、 利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、 利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、 利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。

使用pyqt5自制的电脑版的简易相机,可以打开电脑自带和外接的摄像头,带人脸检测和拍照功能，点击拍照后，照片会保存在文件的同目录下。点击exe文件运行即可。

人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det

利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源，目标，变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件：就不用说了 目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法： CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 如 我要将一个图片变为32*32大小的 image=cv2.imread('test.jpg

课程设计基于python opencv

这包括以下内容，可以自行配置环境，并且利用opencv和百度的api进行一个简单的车牌识别，简单又有效 车牌搜索识别找出某个车牌号 对比识别车牌系统 车牌数据库认证系统 车牌图文搜索系统 车牌数据库搜索系统 文件图片识别车牌 网络图片地址识别车牌 实时截图识别车牌 图片自适应窗口大小 摄像头拍照识别车牌 使用 hyperlpr 提高识别率

简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #用大律法