最近做目标检测任务的时候，需要对固定区域的内容进行检测，要用到opencv的mask操作，选择图片固定的区域代码importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('data/images/smoking.png')#弹出一个框让你选择ROI|x,y是左上角的坐标x,y,w,h=cv2.selectROI(img)print(x,y,w,h)#创建maskmask=np.zeros_like(img[:,:,0])#将感兴趣的区域的值设置为1mask[y:y+h,x:x+w]=1#将mask与原图像做与操作，留下感兴趣的区域，其它区域变成了0masked_img=cv
预操作：通过cv2将视频的某一帧图片转为HSV模式，并通过鼠标获取对应区域目标的HSV值，用于后续的目标识别阈值区间的选取``img=cv.imread(r"D:\data\123.png")img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)plt.figure(1),plt.imshow(img)plt.show()（1）将视频中识别的目标掩膜成红色end_frame[mask>0]=[0,0,255]（2）利用cv库读取显示原始视频（3）在HSV阈值分割识别的视频目标hsv=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)#定义分割黑色的上下区
opencv默认没有开启O3优化选项，需要进行手动设置，下面是一种优化方法：方法一在/opencv-4.5.5/cmake/OpenCVCompilerOptions.cmake中的第269行做出以下修改：#修改前set(OPENCV_EXTRA_FLAGS_RELEASE"${OPENCV_EXTRA_FLAGS_RELEASE}-DNDEBUG")#修改后set(OPENCV_EXTRA_FLAGS_RELEASE"${OPENCV_EXTRA_FLAGS_RELEASE}-DNDEBUG-O3")之后进行编译即可
😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊本次博客内容将继续讲解关于OpenCV的相关知识🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️目前计算机研究生在读。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！📝目前更新：🌟🌟🌟目前已经更新了关于网络爬虫的相关知识、机器学习的相关知识、目前正在更新计算机视觉-OpenCV。💛💛💛本文摘要💛💛💛本文我们将继续讲解OpenCV的相关操作。文章目录⭐️1.OpenCV礼帽操作和黑帽操作🎩⭐️2.Sobel算子理论基础及实际
参考:Ubuntu系统---配置OpenCV 一、下载和安装依赖包1、首先更新apt-get，在安装前最好先更新一下系统，不然有可能会安装失败。在终端输入：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade2、接着安装官方给的opencv依赖包，在终端输入：sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt-getinstallpython-devpython-n
说明：关于OpenCV的教程和书籍已经很多了，所以，我不想重复别人已经做过的事情。如何系统全面的掌握OpenCV？我想这是每个学习OpenCV的人都想要做到的事情。说到底，OpenCV只是一个数字图像处理函数库，要全面掌握OpenCV的使用，只需要明白有哪些函数，每个函数怎么使用。这个系列教程要完成的事情，就是让大家系统的了解OpenCV有哪些函数，熟练掌握每个函数的作用和使用方法。因此，我不会花时间去详细介绍每个函数的算法原理。我重点介绍每个函数的作用和使用方法，同时利用详细的示例代码进行演示。示例代码包括c++、python、emgucv、OpenCVsharp四种。一、OpenCV简介及
一个不知名大学生，江湖人称菜狗originalauthor:jackyLiEmail:3435673055@qq.com Timeofcompletion：2023.2.7Lastedited:2023.2.7导读本文将使用Python、OpenCV对人脸进行检测，防止痴呆后忘了Quiet。目录基于OpenCV的视频处理-人脸检测拍摄影片检测人脸保存面孔和摘要视频输出运行中的管道作者有言基于OpenCV的视频处理-人脸检测目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。让我们对视频流也可以进行同样的操作。为此，我们将
OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测0.前言1.Haar特征图像表示2.基于级联Haar特征的二分类分类器3.级联分类器算法流程4.使用Haar级联检测器进行人脸检测5.完整代码小结系列链接0.前言在机器学习基础一节中，我们介绍了机器学习的一些基本概念，并通过使用不同类别的样本来构建分类器。但这种方法训练分类器需要存储所有样本的表示，然后通过查看最近标记点(最近邻居)来预测新实例的标签。对于大多数机器学习方法，训练是一个迭代过程，在此过程中通过循环遍历样本来构建机器学习模型。通过使用更多的样本，得到的分类器性能会逐渐提高。当模型性能达到预设值或者当无法从当前训练数据集中获
目录1.图像仿射变换介绍 仿射变换：仿射变换矩阵：仿射变换公式：2.仿射变换函数仿射变换函数：warpAffine()图像旋转：getRotationMatrix2D()计算仿射变换矩阵：getAffineTransform() 3.demo1.图像仿射变换介绍 仿射变换： 仿射变换是由平移、缩放、旋转、翻转和错切组合得到，也称为三点变换。仿射变换矩阵： 仿射变换可以通过一个2x3的仿射变换矩阵来表示，该矩阵包含了平移、缩放、旋转和剪切等变换的参数。仿射变换矩阵的一般形式如下：|ABTx||CDTy|其中(A,B)和(C,D)控制了图像的旋转和缩放，(Tx,Ty)控制了图像的平移。
作为最容易上手之一的语言，python拥有着大量的第三方库，这些第三方库的存在使得很多人可以专注于业务逻辑、数学逻辑而忽略繁琐的代码操作，python的opencv第三方库就是其中之一。一、第三方库的安装和简单使用安装简单的pip安装就可以了，opencv库的使用，很经常地涉及一些矩阵运算，所以numpy算是和它一家亲了。pipinstallopencv-python安装好了以后，就可以简单地打开图片、打开视频了，来个简单试验：读取图片importcv2#读取图像，第一种是正常读取，第二种是读取灰度图像img=cv2.imread(r"D:\img\among.png")gray=cv2.im
