📅  最后修改于: 2021-01-07 06:38:09        🧑  作者: Mango

OpenCV模糊(图像平滑)模糊是用于图像处理以去除噪声的常用技术。通常用于消除高频成分，例如图像中的噪点，边缘。当我们对图像应用模糊处理时，边缘将变得模糊。模糊的优点如下：模糊的优势模糊的好处如下：它消除了低强度的边缘。它有助于使图像平滑。隐藏细节是有益的。例如，在很多情况下都需要模糊处理，例如警察故意要隐藏受害者的脸。OpenCV主要提供以下类型的模糊技术。OpenCV平均在这种技术中，图像通...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:39:05        🧑  作者: Mango

OpenCV图像过滤器图像过滤是通过更改像素的阴影或颜色来修改图像的过程。它还用于增加亮度和对比度。在本教程中，我们将学习几种类型的过滤器。双边过滤器OpenCV提供了bilateralFilter()函数，以将双边过滤器应用于图像。双边滤波器可以很好地减少有害噪声，同时保持边缘清晰。该函数的语法如下：参数：src-表示图像的来源。它可以是8位或浮点1通道图像。dst-表示相同尺寸的目标图像。其类...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:39:59        🧑  作者: Mango

OpenCV映像阈值阈值的基本概念是更加简化可视数据以进行分析。将图像转换为灰度时，必须记住，灰度仍然至少具有255个值。阈值将根据阈值将所有内容转换为白色或黑色。假设我们希望阈值是125(255个阈值)，那么125以下的所有阈值都将转换为0或黑色，而125以上的所有阈值都将转换为255或白色。语法如下：参数-src：源图像，应该是灰度图像。thresh：用于对像素值进行分类。maxVal：代表像...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:41:00        🧑  作者: Mango

OpenCV轮廓轮廓定义为连接所有连续点(沿边界)的曲线，具有相同的颜色或强度。另一方面，我们在二进制图像中找到计数器，我们集中精力在二进制图像中找到边界。官方定义如下：“轮廓”是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了保持准确性，我们应该使用二进制图像。首先，我们应用阈值或精巧边缘检测。在OpenCV中，在二进制图像中查找轮廓与从黑色背景中查找白色对象相同。OpenCV提供了findCon...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:42:01        🧑  作者: Mango

OpenCV鼠标事件鼠标作为画笔OpenCV提供了一种将鼠标用作画笔或绘图工具的工具。每当窗口屏幕上发生任何鼠标事件时，它都可以绘制任何内容。鼠标事件可以按下鼠标左键，按下鼠标左键，双击等等。它为我们提供了每个鼠标事件的坐标(x，y)。通过使用这些坐标，我们可以绘制所需的任何内容。要获取所有可用事件的列表，请在终端中运行以下代码：上面的代码将返回OpenCV支持的所有鼠标事件的列表。输出：画圆为了...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:43:00        🧑  作者: Mango

OpenCV模板匹配模板匹配是一种用于在较大图像中查找模板图像的位置的技术。为此，OpenCV提供了cv2.matchTemplates()函数。它只是将模板图像滑动到输入图像上，然后比较模板和输入图像下的色块。有多种方法可用于比较。我们将在进一步的主题中讨论一些流行的方法。它返回一个灰度图像，其中每个像素代表该像素与输入模板匹配的邻域数。OpenCV中的模板匹配模板匹配包括以下步骤：步骤-1：拍...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:43:59        🧑  作者: Mango

OpenCV侵蚀和膨胀侵蚀和膨胀是形态图像处理操作。 OpenCV形态图像处理是用于修改图像中几何结构的过程。在态射中，我们发现物体的形状，大小或结构。两种操作都是针对二进制图像定义的，但是我们也可以在灰度图像上使用它们。这些以以下方式被广泛使用：消除噪音识别照片中的强度凸起或孔洞。分离单个元素并将图像中的不同元素结合在一起。在本教程中，我们将简要解释腐蚀和膨胀。扩张扩张是一种扩展图像的技术。它将...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:44:53        🧑  作者: Mango

OpenCV VideoCaptureOpenCV提供用于与摄像机配合使用的VideoCature()函数。我们可以执行以下任务：读取视频，显示视频并保存视频。从相机拍摄并显示。从相机捕获视频OpenCV允许一个简单的界面来使用摄像机(网络摄像机)捕获实时流。它将视频转换为灰度并显示。我们需要创建一个VideoCapture对象来捕获视频。它接受设备索引或视频文件的名称。相机指定的数字称为设备索引...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:45:54        🧑  作者: Mango

使用OpenCV进行人脸识别和人脸检测人脸识别是一种从数字图像或视频帧中识别或验证人脸的技术。人类无需费力即可快速识别面部。对于我们来说，这是一项轻松的任务，但对于计算机而言，这是一项艰巨的任务。存在各种复杂性，例如低分辨率，遮挡，照明变化等。这些因素在很大程度上影响计算机更有效地识别面部的准确性。首先，有必要了解面部检测和面部识别之间的区别。人脸检测：人脸检测通常被认为是找到图像中的人脸(位置和...

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:46:47        🧑  作者: Mango

人脸检测的局限性面部识别系统在当今至关重要，已经走了很长一段路。在很多应用中，例如照片检索，监视，身份验证/访问，控制系统等，它的使用必不可少。但是在图像或人脸识别系统中，仍然存在一些挑战。为了创建更有效的人脸识别系统，需要克服这些挑战。以下是影响面部识别系统发挥更大作用的挑战。照明照明在图像识别过程中起着至关重要的作用。如果照明条件略有变化，将对其结果产生重大影响。照明是变化的，然后对于同一物体...