python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

将opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到本地,我们调用它辅助进行人脸识别. 识别图像中的人脸 #coding:utf-8 import cv2 as cv # 读取原始图像 img = cv.imread('face.png') # 调用熟悉的人脸分类器 识别特征类型 # 人脸 - haarcascade_frontalface_default.xml # 人眼 - haarcascade_eye.xml # 微笑 - haarcascad

1,概念及原理: 膨胀(Dilating) (或) (1)将图像 A 与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积. (2)内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点. (3)进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像A,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素.显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始"扩展" (因此有了术语膨胀 dilation ). 以3*3的内核为例: 腐蚀(Eroding) (与) (1)腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的

1 椭圆肤色检测模型 原理:将RGB图像转换到YCRCB空间,肤色像素点会聚集到一个椭圆区域.先定义一个椭圆模型,然后将每个RGB像素点转换到YCRCB空间比对是否再椭圆区域,是的话判断为皮肤. YCRCB颜色空间 椭圆模型 代码 def ellipse_detect(image): """ :param image: 图片路径 :return: None """ img = cv2.imread(image,cv2.IMREAD_COLOR)

可以直接跳到最后整体代码看一看是不是很少的代码!!!! 思路: 1. 数据的整合 2. 图片的灰度转化 3. 图片的二值转化 4. 图片的轮廓识别 5. 得到图片的顶点数 6. 依据顶点数判断图像形状 一.原数据的展示 图片文件共36个文件夹,每个文件夹有100张图片,共3600张图片. 每一个文件夹里都有形同此类的图形 二.数据的整合 对于多个文件夹,分析起来很不方便,所有决定将其都放在一个文件夹下进行分析,在python中具体实现如下: 本次需要的包 import cv2 import os

我们在使用pycharm的时候总是很喜欢其强大的代码提示功能,只需ctrl+左键就可以查看源码,"."也能显示所含的函数,但是很多时候opencv的模块经常是失灵的. so,解决此问题. 环境:windows/linux 第一步 安装opencv 这是加强版的opencv带有很多机器学习的方法 pip install opencv-contrib-python 第二步 在site-package中修改cv2的__init__.py文件 找到你的python的site-packages文

检测剪刀石头布三种手势,通过摄像头输入,方法如下: 选用合适颜色空间及阈值提取皮肤部分 使用滤波腐蚀膨胀等方法去噪 边缘检测 寻用合适方法分类 OpenCV用摄像头捕获视频 采用方法:调用OpenCV--cv2.VideoCapture() def video_capture(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # our operation on th

傅里叶变换 dft = cv.dft(np.float32(img),flags = cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 傅里叶逆变换 img_back = cv.idft(f_ishift) 实验:将图像转换到频率域,低通滤波,将频率域转回到时域,显示图像 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('d:/paojie_g.jpg',0) rows,

由于学习需要,我想要检测出图片中的直线,并且得到这些直线的角度.于是我在网上搜了好多直线检测的代码,但是没有搜到附有计算直线倾斜角度的代码,所以我花了一点时间,自己写了一份直线检测并测出倾斜角度的代码,希望能够帮助到大家! 注:这份代码只能够检测简单结构图片的直线,复杂结构的图片还需要设置合理的参数 下面展示 源码. import cv2 import numpy as np def line_detect(image): # 将图片转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(image

边缘检测 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化. Canny边缘检测器算法基本步骤: 平滑图像:通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声. 计算图像的梯度:这里计算图像的梯度,并将梯度分类为垂直.水平和斜对角.这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘. 非最大值抑制:利用上一步计算出来的梯度方向,检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值,如果是,则抑制该像素(像素不属于

实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 μμ 和 σσ 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公式给出数值是合理的概率密度值.换句话

在Jupyter Notebook上使用Python+opencv实现如下简单车牌字符切割.关于opencv库的安装可以参考:Python下opencv库的安装过程与一些问题汇总. 1.实现代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image #读取原图片 image1=cv2.imread("123456.jpg") cv2.imshow("image1&

本文实例讲述了Python基于opencv实现的简单画板功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import cv2 import numpy as np drawing = False # true if mouse is pressed ix,iy = -1,-1 def nothing(x): pass # mouse callback function def draw_circle(event,x,y,flags,param): global ix,iy,drawing g = par

图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 投影法 对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字. 分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 算法步骤: 使用水平投影和垂直投

基本原理讲解:高斯模糊的算法 高斯核函数的编写:构建权重矩阵,采用高斯二维分布函数的形式进行处理.需要注意的是,这里我没有特判当sigma = 0的时候的情况. 即是实现: 1)权重矩阵的构建 根据公式: 计算矩阵内部结构,其中因为要进行归一化处理,e前方的系数会被约去,因此代码中不体现. 2)矩阵元素归一化处理 计算矩阵内部元素总和sum,最后做矩阵除法得到归一化处理后的权重矩阵. # 高斯核生成函数 kernel_size:滤波核大小 sigma:高斯核函数的局部影响范围 def gauss

背景 在诸如车牌识别,数字仪表识别等问题中,最关键的就是将单个的字符分割开来再分别进行识别,如下图.最近刚好用到,就自己写了一个简单地算法进行字符分割,来记录一下. 图像预处理 彩图二值化以减小参数量,再进行腐蚀膨胀去除噪点. image = cv2.imread('F://demo.jpg', 0) # 读取为灰度图 _, image = cv2.threshold(image, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 kernel1 = cv2.getStruct

目录 一.原始视频截图 二.提取人像 三.和背景图合并 四.合成视频 一.原始视频截图 import cv2 cap=cv2.VideoCapture(r"[小仙若]shake it !冬日也要活力满满! (P1. shake it).mp4") ret,frame=cap.read() i =0 timeF=3 j=0 num=0 while 1: i=i+1 if (i%timeF==0): j=j+1 cv2.imwrite("./pictures/"+str