我正在尝试使用带有简单代码的opencv和python使用网络摄像头拍摄视频importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)print('cap.isOpened')ifcap.isOpened():print('capisopened')while(True):re,img=cap.read()cv2.imshow("videooutput",img)k=cv2.waitKey(10)&0xFFifk==27:breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()如果我尝试播放现有视频(例如.mp4文件)，它工
看，我一直在尝试检测书架中的书籍:我使用轮廓作为边界框。但是，我只想捕获实际书籍对象。如果我降低Canny的阈值，它不会自己检测书的边缘，但会检测书名或书脊中的一些图像。我使用了houghlines，它可以很好地检测书本边缘。我如何应用边界框但使用houghlines而不是等高线？我用于轮廓查找的代码:edges=cv2.Canny(blur,thresh,thresh*2)drawing=np.zeros(img.shape,np.uint8)contours,hierarchy=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPRO
我在openCV3.0上使用python工作。为了找到最大的白色像素区域，首先将灰度图像阈值化为二值图像。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('graimage.png')img=cv2.resize(img,(400,500))gray=img.copy()(thresh,im_bw)=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY)derp,contours,hierarchy=cv2.findContours(im_bw,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnt
我正在编写一个简单的飞行跟踪软件，我希望得到opencv专家的一些意见。我的图像看起来很像:我曾经使用kmeans和PIL/numpy进行跟踪，但我重新编写了所有内容以在opencv中使用blob检测。跟踪工作正常，但我也想自动化ROI的划分。我需要做的是找到图片中出现的32个凹槽中的每一个凹槽，那里是苍蝇的栖息地。请参阅图片上的黑色矩形作为我的意思的示例。我认为cornerHarris可能是我需要的，但我如何只指定凹槽而不是图像中找到的每个矩形？所有这些凹槽的比例大约为10:1。谢谢! 最佳答案 我认为cvCornerHarris
我正在使用训练有素的opencv级联分类器来检测视频帧中的手，并希望降低误报率。在网上阅读，我看到你可以通过访问detectMultiScale方法返回的rejectLevels和levelWeights信息。我看到了here这在C++中是可能的，我的问题是-有没有人设法在Python中做到这一点？问了一个类似的问题here但它是针对早期版本的检测方法。如果可能，调用该方法的正确语法是什么？如果它对您有用，请提及您使用的OpenCV版本。我在2.4.9。2.4.11API给出了以下语法Python:cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image
我想用Python+OpenCV匹配两张图片。我已经使用SURF从它们中提取关键点和描述符。现在，我需要匹配这些描述符，因此我决定使用FlannMatcher。flann_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=4)matcher=cv2.FlannBasedMatcher(flann_params,{})但是当我尝试将knnMatch与描述符(desc1、desc2)一起使用时，openCV会抛出异常。raw_matches=matcher.knnMatch(np.asarray(desc1),np.asarray(desc2),
尝试使用cv.Circle在图像上绘制圆时，我意识到在PythonOpenCV中没有用于创建cvPoint的cv.Point函数。我使用的是最新稳定版的Debian，我使用Synaptic安装了所有PythonOpenCV包。如何创建与cv.Circle函数一起使用的cvPoint？ 最佳答案 使用元组。这是实心绿色圆圈的示例:cv2.circle(img,(x1,y1),3,(0,255,0),-1) 关于python-最新稳定的Debian上的PythonOpenCV中没有cv.Po
我想尝试对文件进行一些简单的操作，我从打开和保存文件开始(我使用Python)image=cv2.imread("image.png")cv2.imwrite("image_processed.png",image)执行此操作后，我的原始image从33kB转换为外观相同的144kB图像。我试过这样做:http://opencv.itseez.com/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html?highlight=imwrite#imwriteparams=list()params.append(cv.CV
我正在学习OpenCV(使用python界面)。我不太确定自己在做什么，所以我不断添加和删除功能(模糊、阈值、轮廓、边缘检测)并修改参数。非常有用的是一个UI，它允许我创建一个管道并添加/删除函数，然后动态修改参数以查看效果。那存在吗？我过去使用过Blender，他们有一个节点编辑器，如下所示:您可以将一个函数的输出连接到下一个函数，您可以输入或单击并拖动以更改参数。不幸的是，Blender中的节点有些受限，但在我看来，使用OpenCV的python接口(interface)具有类似的功能是可能的。我只是想知道它是否已经存在，如果存在我可以从哪里得到它。 最
我正在使用以下OpenCV教程尝试分水岭算法:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_watershed/py_watershed.html#watershed我已经修复了一个错误，现在代码如下所示:importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltfromsysimportargvimg=cv2.imread(argv[1])gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2G
