因工作需要，要在图片中显示中文字符，并且要求速度足够快，在网上搜罗一番后，总结下几个解决方法。1.方法一：转PIL后使用PIL相关函数添加中文字符fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontimportcv2importnumpyasnp#cv2读取图片，名称不能有汉字img=cv2.imread('pic1.jpeg')#cv2和PIL中颜色的hex码的储存顺序不同cv2img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)pilimg=Image.fromarray(cv2img)#PIL图片上打印汉字draw=ImageDraw.D
安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测，判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中，安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要，通过对人员的规范着装进行实时监测与预警，可以降低安全隐患，提高安全性。Tips：OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。Yolo全称是YouOnlyLookOnce，它并没有真正地去掉候选区域，而是创造性地将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知
文章目录是否佩戴安全帽识别从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1.数据集的制作1.1数据集采集1.2使用labelme对图片进行标注2.YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2YOLOv5获取与调试2.2.1下载yolov5代码2.2.2安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3下载预训练的权重文件2.2.4配置自己的yaml文件2.2.5开始训练2.2.5编写detection方法用于后续检测的调用3.Pyqt53.1介绍3.2window平台安装4.OpenCV安装5.图片检测5.1界面布局5.2模型加载5.3点击上传按钮事件和检测展示绑定5.4完整代码是否佩戴安
文章目录下载OpenCV-4.5.3源码下载opencv_contrib-4.5.3源码打开cmake-gui选择生成器通过VisualStudio2019打开构建好的.sln工程文件执行编译操作执行安装操作下载OpenCV-4.5.3源码可通过github上下载，网上很多，找到tag标签，选择OpenCV-4.5.3进去后，找到sourceCode.zip。然后点击下载。如下：下载地址进来之后，点击下图中的tags标签也可以找台网络好的Linux云机器上直接输入wgethttps://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.3.zip进行
一.从Ubuntu源仓库安装OpenCVOpenCV在Ubuntu20.04软件源中可用。想要安装它，运行：sudoaptupdatesudoaptinstalllibopencv-devpython3-opencv上面的命令将会安装所有必要的软件包，来运行OpenCV：通过导入cv2模块，并且打印OpenCV版本来验证安装结果：python3-c"importcv2;print(cv2.__version__)"输出：4.2.0二、从源码安装OpenCV1.安装构建工具和所有的依赖软件包：sudoaptinstallbuild-essentialcmakegitpkg-configlibgt
目录一、从文件中读取视频并播放 二、视频文件的保存 三、视频文件目标追踪1.meanshift算法：一、从文件中读取视频并播放1.创建读取视频的对象cap=cv.VideoCapture(filepath)2.获取视频某些属性retval=cap.get(propId)propId:从0到18的数字，每个数字表示视频的属性索引flags意义0cv2.CAP_ PROP_POS_MSEC视频文件当前位置1cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES从0开始索引帧，帧位置2cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO视频文件的相对位置（0表示开始，1表示结束）3cv2.CAP_PROP_
如何安装C++版本的OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多常用的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何在Linux(Ubuntu)和Windows系统下安装C++版本的OpenCV，并提供验证测试的方法。一、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，它可以用于开发实时的图像处理和计算机视觉应用。OpenCV的主要功能包括：图像处理、特征检测、物体识别、人脸识别等。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。OpenCV-OpenComputerVisionLibrar
OpenCV官方教程中文版——模板匹配前言一、原理二、OpenCV中的模板匹配三、多对象的模板匹配前言在本节我们要学习：使用模板匹配在一幅图像中查找目标函数：cv2.matchTemplate()，cv2.minMaxLoc()一、原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。OpenCV为我们提供了函数：cv2.matchTemplate()。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。OpenCV提供了几种不同的比较方法（细节请看文档）。返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板的匹配程度
目录前言：1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结：前言：在Python中，OpenCV使用NumPy数组存储图像，Numpy是使用Python进行数组计算的软件包，提供强大的N维数组对象，支持复杂的广播功能（数组运算），集成了C/C++和Fortran代码工具，支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性，还可作为通用数据的高效多维容器，如在OpenCV中显示图像。Numpy的知识点见数据处理专栏，主要包括数据类型、创建数组、数组形状、索引切片和迭代、数组运算等。1、读并显示图像、写图像imread将文件夹的图像读入内存，支持BMP、PNG、J
文章目录前言一、MinGW(GCC)+Cmake+opencvsource下载（一）、MinGW(GCC)安装（1、sourceforge（2、MinGW官网中github下载（二）、Cmake（三）、Opencvsources二、安装过程（一）、第一次配置过程（二）、第二次配置过程（1、首先我们Search里指定安装目录(install)（2、然后添加opencv_contrib模块，注意路径以modules结尾（3、BUILD_opencv_world（4、CMAKE_BUILD_TYPE选择opencv本次编译的版本（Release、Debug）（5、点击configre以后可能存在问题
