目录一、opencv的图像缓存表达（cv::mat）二、图片读写 2.1图片读写API 2.2图片读写案例 2.3案例编译与测试 三、opencv的视频读写： 3.1视频读写接口 3.2视频读写案例 3.3编译与测试一、opencv的图像缓存表达（cv::mat） OpenCV定义了各式的大型数组类型来表达视觉数据，其中cv::mat是这些类型中最重要的一个，它是opencv的c++实现最重要的核心类型，几乎所有关于图像、视频的处理函数都是围绕cv::mat类型展开的，该类型或作为函数参数、或作为类成员、或作为
前面的废话（可以直接跳过这一段）：真的很激动啊，这个问题我搞了至少两个小时。先让我描述一下这个过程当我在b站上学习了opencv的人脸识别：读取图片、图片灰度化、修改图片尺寸、绘制矩形框、检测单or多张人脸、检测视频中的人脸都没有问题时！我卡在了训练数据这一块。当然在运行之前有进行过pipinstallopencv-contrib-python，但是！一运行程序，会产生这样的报错recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()AttributeError:module'cv2'hasnoattribute'face'常见的办法就是卸载、重装、卸载、
1.学习目标学习旋转矩阵；学习使用OpenCV的cv.warpAffine函数进行图片的旋转；学习使用OpenCV的cv.getRotationMatrix2D来计算不同旋转中心的不同角度的MAR旋转变换矩阵；学习使用OpenCV的cv.rotate进行特殊角度的旋转（90，180，270度）。2.不同中心的旋转矩阵计算2.1图像以原点(0,0)为中心图像以原点(0,0)为中心、顺时针旋转角度θ进行旋转的计算公式：逆时针为负数，顺时针为正数2.2图像以任意点(x0,y0)为旋转中心图像以任意点(x0,y0)为旋转中心、顺时针旋转角度θ的旋转操作，可以先将原点平移到旋转中心(x0,y0)，然后按
OpenCV+Mediapipe手势动作捕捉与Unity引擎的结合前言Demo演示认识Mediapipe项目环境手势动作捕捉部分实时动作捕捉核心代码完整代码Hands.pypy代码效果Unity部分建模Unity代码UDP.csUDP.cs接收效果图Line.csHands.cs最终实现效果前言本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现手势模型在Unity中运动身体结构识别Demo演示Demo展示：https://hackathon2022.juejin.cn/#/works/det
文章目录0前言1课题介绍2算法原理2.1算法简介2.2网络架构3关键代码4数据集4.1安装4.2打开4.3选择yolo标注格式4.4打标签4.5保存5训练6实现效果6.1pyqt实现简单GUI6.2图片识别效果6.3视频识别效果6.4摄像头实时识别7最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业
专栏地址：『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』01.图像的读取（cv2.imread）02.图像的保存（cv2.imwrite）03.图像的显示（cv2.imshow）04.用matplotlib显示图像（plt.imshow）【OpenCV例程300篇】02.图像的保存（cv2.imwrite）函数cv2.imwrite()用于将图像保存到指定的文件。函数说明：retval=cv2.imwrite(filename,img[,paras])cv2.imwrite()将OpenCV图像保存到指定的文件。cv2.imwrite()基于保存文件的扩展名选择保存图像的格式。cv2.i
文章目录**学习目标：**图像与视频的加载显示导入OpenCV的包`cv2`窗口操作计算按键的`ASCII`值读取图片用其他插件来读取(以`matplotlib`为例)用`OpenCV`自带的方式去展示图片函数的封装保存图片读取摄像头与视频数据打开摄像头打开视频视频录制视频处理摄像头摄像头的初始化检测初始化结果读取摄像头中的图像关闭摄像头读取并显示摄像头视频将摄像头视频由彩色视频转化成灰度视频显示并保存摄像头视频中某一时刻的图像读取并显示两个摄像头视频播放视频文件读取并显示视频文件将视频文件由彩色视频转换成灰度视频视频的暂停播放和继续播放视频文件的属性保存视频文件构造`VideoWrite`类
本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤+代码。背景介绍熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。本文介绍基于matchTemplate+旋转+金字塔下采样实现多角度的模板匹配，返回匹配结果(坐标、角度)。实现思路【1】如何适应目标的角度变化？我们可以将模板旋转，从0~360°依次匹配找到最佳的匹配位置；【2】如何提高匹配速度？使用金字塔下采样，将模板和待匹配图均缩小后匹配；加大匹配搜寻角度的步长
视频人脸识别系列第一篇使用openCV进行视频人脸识别第二篇使用虹软SDK进行视频人脸识别第三篇使用虹软SDK进行视频人脸比对文章目录视频人脸识别系列前言一、环境搭建开发环境配置环境变量设置maven阿里源IDEA配置JDK和MAVEN创建maven项目二、使用openCV进行视频人脸识别1.引入JavaCV开源库2.引入官方训练的人脸识别库3.读取摄像头进行人脸识别框选总结前言后期可能要做视频人脸识别项目，先学习下人脸识别相关的库的基本用法，简单熟悉下使用人脸开源库。一、环境搭建开发环境javaJdk11ApacheMaven3.8.4opencv-4.5.5IDEA2021.3CE社区版下
很多网站登录登陆时都要用到滑块验证码，在某些场景例如使用爬虫爬取信息时常常受到阻碍，想着用opencv的模板匹配试试能不能实现模拟登陆。本来觉得网上资料多应该还蛮容易，但实际上手还是搞了蛮久，在这里记录一下整个流程，网站无所谓主要是要有滑动验证码：环境python3.9,selenium和Opencv相关依赖，用于抓取图片的requests包，具体安装这里不多讲了，其中selenium用的火狐版本。selenium登录网站整体流程就是这个样子：访问网站->点击登录->输入账号密码->搞定滑块验证->登录网站，其中最大的难点是滑块验证码，但在此之前我们当然要先让selenium自动打开网站把账号
