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我正在尝试创建一个Web应用程序,可以在实时视频提要中检测人脸。我已经使用Java脚本编写了网络摄像头提要代码,因为我希望稍后托管该应用程序。 使用Java脚本获取提要的代码 var video = document.querySelector("#videoElement"); if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) { navig
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我想找出穿过斑点质心的斑点的主轴。我能够找到斑点的质心,但如何找到主轴? 以下是我尝试过的内容: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('skin6.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh2 = cv2.threshold(imgray,
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我有两种类型的图像,它们都进行了对比。 类型1:(白色干净背景) 类型2:(背景中有一些灰色纹理) 我可以应用高斯模糊和阈值来处理类型2的图像,以将其调整为与类型1类似的白色背景,如下所示: type2_img = cv2.imread(type2.png) # convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(type2_img , cv2
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我需要从几种类型的图像中提取文本。 我可以根据背景的噪声将图像手动分类为3类: 无噪音的图像。 背景中有一些轻微噪音的图像。 背景噪音很大。 对于类别1的图像,我可以毫不费力地应用OCR。→基本大小写。 对于第二类图像和一些第三类图像,我可以通过应用以下方法来提取文本: 灰度、高斯模糊、大津阈值 变形打开以消除噪点并反转图像 →然后执行文本提取。 对于OCR任务
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给定不同的RGB三联体(例如,[255,255,255]或[1,2,3]),我想将其映射到一组固定的颜色(红色、蓝色、绿色、黑色、白色、黄色、粉色、紫色、米色、棕色、橙色、灰色)。 举个例子,当我给出“0,0,0”时,黑色应该是映射的输出。同样,灰色代表“190,190,190”。地图的值将采用上面定义的枚举颜色(共12种)。 使用固定的颜色集维护反向映射,并使用地图的所有元素计算每个新的
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我已使用此命令安装了OpenCV 4.0.0 brew install hybridgroup/tools/opencv 我正在尝试编译将图像从文件系统加载到cv::Mat中的简单程序。 #include #include #include #include
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我正在为覆盆子配置项目,但我面临一个我无法理解的链接错误。 上下文: 实际上,我交叉编译了Qt,一切都很正常。 现在,我正在尝试让OpenCV也能在我的Qt应用程序中进行图像处理。 我没有交叉编译OpenCV,而是与apt一起安装了它,并在~/raspi/sysroot中同步了我的目标sysroot。 为了获得raspi摄像头控制,我使用了MMAL库(位于rpi上的/opt/vc/li
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我想在频域中旋转图像。受到Image rotation and scaling the frequency domain?中答案的启发,我设法旋转了正方形图像。(请参阅以下使用OpenCV的Python脚本) M = cv2.imread("lenna.png") M=np.float32(M) hanning=cv2.createHanningWindow((M.shape[1],M.sh
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我有几个重叠的边界框,它们围绕着单个对象,但它们在某些地方重叠得最少。作为一个整体,它们包含整个对象,但OpenCV的groupRecangles函数不会返回包含对象的长方体。我拥有的边框显示为蓝色,我希望退回的边框显示为红色 我希望只获得重叠矩形的并集,但不确定如何在不合并每个矩形的情况下遍历列表。 我有如下所示的并集和交集函数,以及由(X Y W H)表示的矩形列表,其中x和y是框的左上
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我想为我的定制对象数据集训练YOLO模型。我在不同的网站上到处看到它,每个人都在谈论应该使用GPU来训练和运行YOLO定制模型。 但是,由于我没有图形处理器,我很困惑该怎么办?因为我买不起这样的图形处理器。此外,我读到关于谷歌可乐,但我不能使用它,我想使用我的模型在离线系统。 在GitHub看到程序中使用的YOLO的系统使用率后,我很害怕: https://github.com/AhmadYahy
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我正在尝试在MacOS 10.11.6上的Anaconda3 python3.6上安装OpenCV 3.2.0,但我找不到方法。 我的Anaconda3安装了Python3.5.2,但如果我使用 创建一个新的虚拟环境 $ conda create -n myvenv python then it downloads and installs python 3.6 on the new my
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我正在尝试删除图像中存在的所有行。 我能够检测到线条,但当我试图删除线条时,我仍然在最终图像中得到几条小线条。我已经使用cv2.getStructuringElement获得了水平线和垂直线。在某些情况下,最终图像完全失真,我无法前进 图片来自Google res = verticle_lines_img + horizontal_lines_img res = cv
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我试图在网络摄像头提要中覆盖头上的帽子图像,但在以下行中遇到错误- hat = cv2.resize(imghat, (hatWidth,hatHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) 程序运行,但很快退出并出现上述错误。代码段如下所示- # Create the mask for the hat imghatGray = cv2.cvtCo
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我是新来的,希望能得到一点帮助,我会很高兴的。 我用PYTHON、Kivy和OpenCV写了一个小程序。 问题是,我希望将我的网络摄像头与OpenCV集成在一起,而不是通过Kivy现有的摄像头功能。 我已经在Integrate OpenCV webcam into a Kivy user interface中发现了类似的问题,但这并不能解决我的问题。 在我的OpenCV代码中,也运行面部识别代码(
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我想创建一个功能,可以在某一帧中裁剪视频并将其保存在我的磁盘上 (OpenCV、Moviepy或类似的东西) 我用参数指定我的函数作为框架的尺寸以及源名称和目标名称(位置) def vid_crop(src,dest,l,t,r,b): # something # goes # here left = 1 #any number (pixels) top = 2
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我跟随tutorial使用OpenCV和深度学习SSD框架从image实现了人脸检测。 modelFile = "./ssd/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel" configFile = "./ssd/deploy.prototxt" net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(configFile, modelFile) i
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我已经使用net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoFile, weightsFile),然后使用net.forward()遍历实时视频帧以获得每个帧的输出。 但net.forward()每帧需要7到10秒才能得出结果。请帮助我提高性能(减少net.forward()中的处理时间)。 表示:从第1步到第2步每帧需要7到10秒。 (下面的代码中提到了步
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假设我有一个multicolored map of the United States,我想知道某个州(例如内华达州)有多少像素是紫色的,有多少是绿色的,有多少是白色的。我可以使用OpenCV执行此操作吗? 我已尝试解决此问题,方法是使用cv2.drawContours将未着色的basemap上的每个状态转换为其自己的轮廓,然后将两个图像重叠(这是开始感觉不对劲的地方)。 我知道然后我
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我正在使用OpenCV warpVision()函数扭曲图像中找到的反轮廓,以找到我正在使用findContours()查找的轮廓。 如下图所示: 但warpVision()函数需要“更多时间”才能将图像扭曲为全图。是否有其他方法可以将图像中的对象扭曲为全图,如图所示。 或者遍历会有帮助吗?但这样做会很困难,这样我就可以减少warpVision()函数所用的时间。 推荐答案
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我有一个包含RGB值的.txt文件,当我打开并读取这些文件时,像素值是str格式的。如何将这些值转换为在Python中显示图像。image。 这是我尝试读取值时的。它们都是字符串格式。 编辑:您可以在此处找到该文件的链接https://drive.google.com/file/d/1mAxlcMj_SVeK0axJhbPJqO4k_egJoYli/view?usp=sharing
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