python使用opencv resize图像不进行插值的操作

一.环境配置 需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好了. install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装好Tesseract-OCR.exe pytesse

一.文章概述 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为: 1.检测图片中的人脸 2.实时检测视频中出现的人脸 3.用运设备的摄像头实时检测人脸 二:准备工作 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库,方法是 pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple 下

一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分,将其分割出来进行下一步操作,可避免背景的干扰.以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法,算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1,背景区域全置为0,然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割,在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例. 环境:python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化,例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割. 1

本文实例为大家分享了python openCV实现摄像头获取人脸图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下 在机器学习中,训练模型需要大量图片,通过openCV中的库可以快捷的调用摄像头,截取图片,可以快速的获取大量人脸图片 需要注意将CascadeClassifier方法中的地址改为自己包cv2包下面的文件 import cv2 def load_img(path,name,mun = 100,add_with = 0): # 获取人脸识别模型 # # #以下路径需要更改为自己环境下xml文件

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.相比于PIL库来说OpenCV更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等. 1. 读入并显示图片 im

引言 本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题,本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程,但遇到了太多坑,暂时不太想回看做过的笔记,所以这里主要总结python下GPU版本的opencv. 主要函数说明 threshold():二值化,但要指定设定阈值 blendLinear():两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilter ():创建一个规范化的2D框过滤器 canny边缘检测 createGaussianFilter():创建一个Ga

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.

一. 打印图片属性.设置图片存储路径 代码如下: #打印图片的属性.保存图片位置 import cv2 as cv import numpy as np #numpy是一个开源的Python科学计算库 def get_image_info(image): print(type(image)) #type() 函数如果只有第一个参数则返回对象的类型 在这里函数显示图片类型为 numpy类型的数组 print(image.shape) #图像矩阵的shape属性表示图像的大小,shape会返回tup

在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除,代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中,而Skimage没有对应的C++版本,为了确保python算法和C++算法结果的一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码.代码如下: _,binary = cv2.