Advertisement

初学者的OpenCV-Python图像处理教程

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程专为Python初学者设计，旨在通过OpenCV库引导读者掌握基本到高级的图像处理技术与项目实践。 本段落主要内容包括：负片处理、调节图片亮度与对比度、图像裁剪、图像尺寸变换、图像旋转、添加噪声到图像以及进行图像模糊与滤波操作。所有代码已在Spyder上使用Python 3.7版本成功编译通过，希望能对读者有所帮助。 参考书目： 《Python人脸识别——从入门到工程实践》 作者：王天庆 1. 负片（相机底片） ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(1.png) cv2.imshow(lala, img) cv2.waitKey(1000) print(img) height = img.shape[0] width = img.shape[1] negative_file=np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 初学者的OpenCV-Python图像处理教程
    优质
    本教程专为Python初学者设计，旨在通过OpenCV库引导读者掌握基本到高级的图像处理技术与项目实践。 本段落主要内容包括：负片处理、调节图片亮度与对比度、图像裁剪、图像尺寸变换、图像旋转、添加噪声到图像以及进行图像模糊与滤波操作。所有代码已在Spyder上使用Python 3.7版本成功编译通过，希望能对读者有所帮助。 参考书目： 《Python人脸识别——从入门到工程实践》 作者：王天庆 1. 负片（相机底片） ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(1.png) cv2.imshow(lala, img) cv2.waitKey(1000) print(img) height = img.shape[0] width = img.shape[1] negative_file=np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) ```
     
  • OpenCV图像处理实战教程
    优质
    《OpenCV图像处理实战教程》是一本深入浅出讲解计算机视觉与图像处理技术的书籍，通过大量实例详细介绍了如何使用OpenCV库进行开发。适合初学者和有一定基础的学习者阅读。 在这个实践案例中，我们将深入探索OpenCV在Python中的应用，并专注于计算机视觉与图像处理领域。作为一款强大的工具，OpenCV广泛应用于图像和视频分析、处理以及机器学习任务。它提供了丰富的函数和算法，使得开发者能够轻松实现复杂的图像操作。 接下来，让我们了解Python与OpenCV的结合使用情况。作为一种高级编程语言，Python以其简洁性和易读性而著称，在数据科学及机器学习领域广受欢迎。当与OpenCV配合时，Python为图像处理提供了一个高效且直观的平台。 在本实战案例中，你将接触到以下几种图像效果： 1. **哈哈镜（Haha镜）**：这种效果通过扭曲图像来模拟哈哈镜的效果。使用`warpAffine`或`warpPerspective`函数可以实现几何变换，从而达到不同程度的变形。 2. **漫画化**：该过程包括色彩量化和边缘增强步骤。首先利用`cvtColor`转换颜色空间（例如从RGB到灰度或者Lab），然后通过二值化处理如使用`threshold`或`adaptiveThreshold`函数。接下来应用Canny算法进行边缘检测，最后用色彩映射恢复彩色以达到漫画化的视觉效果。 3. **素描**：实现这一效果通常需要先将图像转换为灰度模式，并利用高斯滤波和边缘检测技术来突出线条结构。通过使用如`GaussianBlur`函数可以降低噪点并平滑图像，之后再用Canny或Laplacian等方法进行轮廓识别。 4. **马赛克**：此效果可通过降低分辨率并将每个小区域替换为平均颜色的像素块实现。这通常涉及调整图像大小（如使用resize函数），然后计算每一块的小区域平均值以生成最终效果。 5. **油画风格**：模仿传统油画的效果需要对图像进行滤波和色彩扩散处理。可以利用`filter2D`或`dilate`等函数执行平滑操作，同时通过某种形式的算法来模拟出类似油画的独特质感。 每段代码均保持在约二十行左右以提供清晰明了的例子，帮助初学者快速掌握OpenCV的基本用法，并且详细注释解释实现过程。这些技巧不仅可以应用于创意图像编辑任务中，在更复杂的计算机视觉项目如物体识别、视频分析等领域同样发挥重要作用。通过不断实践和学习，你将能够更好地使用这个强大的工具并开启计算机视觉的世界大门。
     
  • Python初学者教程详尽版
    优质
    《Python初学者教程详尽版》是一本全面指导编程新手学习Python语言的书籍，内容涵盖基础语法、数据结构以及面向对象编程等核心概念。 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版 Python入门教程详细版
     
  • Python OpenCV图像处理资料.zip
    优质
    本资料包提供了一系列关于使用Python和OpenCV库进行图像处理的学习资源，包括教程、代码示例及项目实践。适合初学者到中级开发者参考学习。 这段文字介绍了一套包含28个常用图形处理代码的资源包，适用于图像算法新手及兴趣爱好者学习使用。该资源包括了图像二值化、灰度化、Otsu阈值分割、Canny边缘检测、分水岭分割以及矩形框选对象和对象测量等功能，并附有详细的代码说明文档（说明.md）和pdf课件，内容实用且易于理解。
     
  • Python多进程与OpenCV图像处理应用
    优质
    本课程深入讲解了如何利用Python语言实现多进程编程，并结合OpenCV库进行高效图像处理，适合对计算机视觉和并行计算感兴趣的开发者学习。 在Python编程领域，多进程和OpenCV库是两个非常重要的工具，它们分别用于提升程序运行效率和进行图像处理。本段落将深入探讨如何结合这两个强大的技术以实现高效、复杂的计算机视觉任务。 首先了解一下Python的多进程模块multiprocessing。它允许创建并行执行的独立进程，特别适用于CPU密集型任务，因为每个进程都有自己独立的内存空间。相比多线程，多进程在处理CPU资源时不会受到全局解释器锁（GIL）的限制，因此可以更好地利用多核处理器。 OpenCV是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量的图像和视频处理函数，如图像读取、显示、转换、滤波等。它广泛应用于图像分析、人脸识别等领域。 将Python多进程与OpenCV结合使用能够实现大规模图像数据的并行处理。例如，在进行图片分类或目标检测时需要对大量图片预处理的情况下，通过创建多个进程让每个进程负责一部分工作可以显著减少整体时间消耗和提高效率。 下面是一个简单的示例代码展示如何用Python的multiprocessing库与OpenCV做图像处理： ```python import cv2 from multiprocessing import Pool def process_image(img_path): img = cv2.imread(img_path) processed_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 保存或返回处理后的图像 return processed_img if __name__ == __main__: image_paths = [image1.jpg, image2.jpg, image3.jpg] with Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(process_image, image_paths) ``` 在这个例子中，`process_image`函数接收一个图片路径，读取该图片并应用OpenCV的`cvtColor`将其转换为灰度图像。然后使用Pool类创建进程池，并通过map方法将任务分配给各个进程。 另外需要注意的是虽然OpenCV支持多线程处理，但在Python环境下通常使用多进程更适合CPU密集型的任务，因为它能更高效地利用处理器资源。因此，在处理大型数据集时结合多进程和OpenCV可以大大优化计算速度，使得复杂的计算机视觉算法能在合理的时间内完成执行。 总结来说，通过将Python的多进程与OpenCV相结合能够为图像处理任务提供强大的性能支持。这不仅适用于基础的预处理工作也适合于复杂深度学习模型的应用场景中加速训练过程和实现高效的实时分析系统构建。
     
  • 贾志刚的OpenCV图像处理视频教程学习笔记.pdf
    优质
    这份PDF是基于贾志刚的OpenCV图像处理视频教程的学习总结，包含了课程中的关键概念、代码示例和实践项目经验，适合希望深入理解OpenCV库并应用于实际项目的读者参考。 在学习贾志刚老师的Opencv图像处理视频教程的过程中，我记录了一些笔记，并整理成册分享给大家。希望这些资料能够帮助到零基础的同学们进入图像处理领域。需要注意的是，所有程序都是基于OpenCV3.1.0和Visual Studio2015环境运行的。
     
  • OpenCV初学者指南
    优质
    《OpenCV初学者指南》是一本专为计算机视觉编程新手设计的学习手册，旨在通过实际案例和清晰教程帮助读者掌握OpenCV库的基本概念与应用技巧。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，并广泛应用于机器学习、图像识别及自动驾驶等领域。本教程由由于仕琪编写，他是OpenCV3的中文翻译者之一，专为初学者设计，旨在帮助读者快速掌握OpenCV的基础知识与应用技巧。 在开始之前，请确保理解一些核心概念：OpenCV库提供了一个丰富的API支持C++和Python等多种编程语言，并且使开发者能够方便地进行图像读取、显示及处理。入门阶段需要学习如何安装配置环境以及链接必要的库文件等步骤。 接下来，教程将引导你熟悉基本的图像操作，包括使用`imread()`函数来读取图片，通过 `imshow()` 显示图片和利用`imwrite()`保存修改后的图片等内容。这些都是所有后续任务的基础知识。 在深入研究图像处理时，你会遇到色彩空间转换的问题，如从BGR（OpenCV默认的颜色编码方式）转为灰度或HSV等其他颜色模式；同时还会接触到各种滤波操作技术例如高斯模糊、中值过滤器和Sobel边缘检测算法。这些方法对于改善图片质量及发现边界非常有用。 特征点的定位与匹配同样是OpenCV中的重要部分，包括Harris角点探测法、Shi-Tomasi角点识别以及尺度不变特征变换（如SIFT或SURF），快速描述子ORB等技术的应用场景涵盖了图像配对、物体检测和跟踪等领域。这些功能对于构建强大的视觉应用来说至关重要。 此外，OpenCV还提供了多种图像分割方法，包括基于阈值的分割、区域生长法及水平集算法等选项来帮助定义感兴趣区（ROI）并进行后续分析工作。 在机器学习方面，OpenCV内建了支持向量机(SVM)、Adaboost以及随机森林等多种分类回归模型。这些工具可以用来快速实现人脸识别等功能，并且提供了一些预先训练好的人脸检测和眼睛定位模型以供使用。 最后但同样重要的是视频处理功能：通过`VideoCapture`类，你可以轻松读取并操作实时或录制的视频流；而借助于`VideoWriter`对象，则能够方便地创建新的录像文件。结合帧级图像分析与运动估计技术的应用场景包括但不限于目标追踪、行为识别等。 本教程将带领你逐步探索OpenCV的世界：从基础到高级的各种计算机视觉任务，帮助你在实践中不断提升自己的技能水平。无论是对图像处理感兴趣的初学者还是希望在人工智能领域有所发展的专业人士来说，《opencv入门教程》都将是一份极具参考价值的学习资料。通过系统地学习和实践应用，你可以利用OpenCV解决实际问题，并开启一段激动人心的计算机视觉之旅。
     
  • Python结合OpenCV的图像处理实验
    优质
    本简介介绍了一个基于Python和OpenCV库进行图像处理的实验项目。通过此实验，学习者可以掌握基本的图像操作、滤波及特征检测等技能。适合编程初学者与计算机视觉领域入门者。 项目解析参见相关文档。文中提到的项目分析内容可以在此链接找到详细解释：https://handsome-man.blog..net/article/details/105930886，但鉴于要求去除了所有联系信息及外部链接，请参考原文档获取完整细节。由于需去除特定信息，这里无法直接提供具体内容，建议根据上下文理解进行阅读和学习。
     
  • 初学者的Cadence Allegro教程
    优质
    本教程专为电子设计初学者打造，详细讲解了使用Cadence Allegro进行电路板设计的基础知识与操作技巧，帮助读者快速掌握软件功能。 非常适合新手的Cadence Allegro 教程，内容详尽地涵盖了从原理图到PCB封装、布局的全流程，并对每个功能进行了细致讲解。无论是初学者还是有经验的设计者都能从中受益匪浅，但建议资深用户选择其他更适合他们的资源进行学习。