基于python+opencv实现数独

目录1.图像加法运算1.1 运用numpy库1.2 调用OpenCV1.3 两种方法的运行代码和结果2.图像融合2.1 运用openCV中的addWeighter()函数2.2 运用PIL库中的Image.blend()函数 1.图像加法运算 1.1 运用numpy库 运用numpy库进行图像加法运算的方法为：取模运算 总像素值 = 图像1 + 图像2 1)当总像素值<=255时，像素值保持不变. 。如：56+124=180，即加法运算后的像素值为180 2)当总像素值>255时，像素值取(总像素值 – 255)。如：（250+46）- 255 = 41，即加法运算后的像素值为41 1.2

主要介绍了python调用opencv实现猫脸检测功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

能够直接使用，不需要环境

简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIA

正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。在当前文件夹下新建五个文件夹，pos和neg放处理后的图片，ini_pos和ini_neg放原来的图像，xml放以后自定义生成的分类器将下载的正负样本集分别放入ini_pos和ini_neg文件夹。我百度图片上下载了船的图片到ini_pos,鱼的图片到ini_neg。

基于OpenCV+Python+PyQt5+pygame的照相机，拍照、美化、照相声音一应俱全 1 .项目结构 ： src文件夹----------|img文件夹 | |资源文件 | | | photo.py文件（包含界面、美化方案、核心功能） 2 .详情介绍 基于opencv开发的照相机，pyqt5作为承载框架以及美化，pygame简单的配合生成了拍照声音

简要opencv入门，适合零基础图像处理入门

用于Python和Matlab的NifTI图像转换器（nii2png） 使OpenCV用户欢欣鼓舞，它是一种实际上有效的轻量级神经成像.nii至.png转换器。 现在支持Python3和Matlab 2017b！ 环境 Python 3.7（或Matlab 2017b） Matlab用法 将脚本添加到路径。 只需输入以下内容并按回车即可运行它： nii2png 选择您的工作目录。 选择您的NIfTI映像。 如果需要，请旋转图像： >> Would you like to rotate the orientation? (y/n) >> y >> OK. By 90° 180° or

使用Python3和OpenCV 3检测并概述湖泊 在本文中，我将介绍一些使用Python3和OpenCV进行基本形状和轮廓检测的方法。 目标 目标是检测最大的水域，并根据Google Maps的屏幕截图来计算半径和近似面积。 本文介绍了一些代码，这些代码在进行屏幕截图后会检测出最大的水域并在边缘周围画一条线： 设置 我将使用Python3和OpenCV3。 有两种安装Python3许多方面，我使用。 我通过运行brew install opencv使用自制软件安装了OpenCV。 要检查是否已安装opencv，请创建detector.py脚本并添加以下内容： import cv2 as cv import numpy as np print ( cv . __version__ ) print ( np . __version__ ) 并使用python3 detector.py运