Python Opencv 绘制图形详解（包含一个练习）——线/矩形/圆/多边形/文字绘制线条函数详解代码实例绘制矩形函数详解代码实例绘制圆函数详解代码实例绘制文字函数详解代码实例★★★绘制多边形函数详解补充：多边形/折线顶点设置规则代码实例一个小练习（放手练练吧）设计内容效果展示实现代码如下小案例总结 QQ:3020889729 小蔡 才学习opencv没多久，本意是经验总结、积累和回

本文实例为大家分享了python-opencv鼠标事件画框圈定目标的具体代码，供大家参考，具体内容如下 在视频/相机中，用鼠标画矩形框，圈定目标，从而获得鼠标的起始坐标点a、终止坐标点b # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 27 09:32:02 2016 @author: http://blog.csdn.net/lql0716 """ import cv2 import numpy as np current_pos = None tl = None br = None #鼠标事件 def get_rect(im, title='

opencv 进行任意形状目标识别，供大家参考，具体内容如下 工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别，目标的形状不固定，并且存在一定程度上的噪声影响，但是噪声影响不确定。这是一个简单的事情，因为图像并不复杂，现在将代码公布如下： import cv2 def otsu_seg(img): ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) return ret_th, bin_img def find_pole(bin_img): img, contours, hier

这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、相关概念 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。 还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。 而没有学习训练过的机器就没办法了。 但是图像是一个个像素点组成的，我们就可以通过不同图像之间这

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运行NCSERVER 然后用精雕正常输出ENG 自动继续生成通用的NC格式

前端时间智能信息处理实训，我选择的课题为身份证号码识别，对中华人民共和国公民身份证进行识别，提取并识别其中的身份证号码，将身份证号码识别为字符串的形式输出。现在实训结束了将代码发布出来供大家参考，识别的方式并不复杂，并加了一些注释，如果有什么问题可共同讨论。最后重要的事情说三遍：请勿直接抄袭，请勿直接抄袭，请勿直接抄袭！尤其是我的学弟学妹们，还是要自己做的，小心直接拿我的用被老师发现了挨批^_^。 实训环境：CentOS-7.5.1804 + Python-3.6.6 + Opencv-3.4.1 做测试用的照片以及数字识别匹配使用的模板（自制）提供给大家，通过查询得到，身份证号码使用的字体格

基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #高斯滤波去噪 imgBlur =

如下所示： 1、计算总帧数 import os import cv2 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') frame_count = 0 all_frames = [] while(True): ret, frame = video_cap.read() if ret is False: break all_frames.append(frame) frame_count = frame_count + 1 # The value below are both the number of frames pri

摘要： 使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。 准备： 首先，准备好几个库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有