1、前言
风格迁移的也是深度学习中的一个小的计算机视觉任务。目的是将A图像的风格迁移到B图像。
风格的定义在在深度学习中可以认为是一些底层的特征。比如纹理特征等。
2、代码
像我这样懒的孩子不喜欢训练一个模型的话，可以使用一下现成的模型，同时opencv提供了这些模型的接口，我们直接用来玩就好了，毕竟我们的目的非常单纯（泡妹子or泡汉子）。
import cv2
import time
import os
def style_transfer(pathIn='',model='',width=None):
'''
pathIn: 原始图片的路径
2021-11-21 21:18:51
438KB
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获取实时数据
import cv2
# user: admin
# pwd: 12345
# main: 主码流
# ip: 192.168.1.64
# Channels: 实时数据
# 1： 通道
cap = cv2.VideoCapture(rtsp://admin:12345@192.168.1.64/main/Channels/1)
print (cap.isOpened())
while cap.isOpened():
success,frame = cap.read()
cv2.imshow(frame,frame)
cv2.waitKey(1)
获取回
2021-11-19 18:31:40
26KB
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文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果
一、rgb空间下的sobel边缘检测
（1）代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
# 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb
img = cv2.imread('7.jpg')
img = cv2.cvtCol
2021-11-19 17:15:50
379KB
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本文实例为大家分享了Opencv透视变换综合实例的具体代码，供大家参考，具体内容如下
案例背景：对下面发生畸变的图像进行校正
方案思路：灰度二值化分割，闭操作，寻找轮廓，霍夫直线检测，直线排序，直线方程，直线交点，透视矩阵，透视变换。
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int arc, char** argv) {
Mat src = imread("1.jpg");
namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imsho
2021-11-19 14:26:59
254KB
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本文介绍了python opencv之分水岭算法示例，分享给大家，具体如下：
目标
使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割
使用函数cv2.watershed()
原理：
灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高，不同山谷的水会汇合，为防止不同山谷的水汇合，小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水，然后再建立堤坝，直到山峰都掩模。构建好的堤坝就是图像的分割。
此方法通常会得到过渡分割的结果，因为图像中的噪声以及其他因素。为了减少此影响，opencv使用基于标记的分水岭算法，此算法要设置哪些山谷中的汇合点
2021-11-17 20:40:18
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