本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 插值方法: 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. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI. 程序1：图像压缩（第一版） # coding=utf-8 import tim

本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

采用C++基于OpenCV库的yuv和codebook算法。通过控制窗对两种算法的结果进行处理比对。

基于OpenCV和Python的课堂考勤系统的设计与实现.pdf

基于opencv实现多张图像的全景拼接，有效避免鬼影现象，可直接运行。

适用于计算机，人工智能，图像处理等专业的任务答辩，项目完整可直接提交。

【优秀毕设】基于OpenCV的人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（基础完整资源 最简基本库开发、可基于树莓派） 部分资源： https://download.csdn.net/download/weixin_53403301/85545163 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/125121329 该系统利用Harr级联检测和LPBH进行人脸检测和训练、识别 利用Tkinter完成界面搭建 利用Flask+HTML完成网络实时图像推流及控制 利用captcha.image 完成验证码功能 利用xlsxwriter将数据保存为Excel文档 利用email库发送邮件

图形图像渲染控件 支持常用鼠标操作，如 放大、缩小、移动、图形绘制、图像保存、截图保存 消息响应式的函数接口，保证在业务逻辑代码中不会出现UI代码，解耦合

形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态 和结构。而我们图像处理中的形态学，往往指的是数学形态学。 数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分 析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开 闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat 变换、颗粒分析、 流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV 为进行图像的形 态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有两种，分别是：膨胀（dilate） 与腐蚀（erode）。

图像修复是图像恢复中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信 息。可用于旧照片中丢失信息的恢复，视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之，图像修 复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程，其目的就是为了对有信息缺损的图像进 行恢复，并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损。 图像恢复技术简单来说，就是利用那些被破坏区域的边缘，即是边缘的颜色和结构，繁 殖和混合到损坏的图像中，来进行恢复图像。