我正在尝试实现找到的算法here在带有OpenCV的Python中。我正在尝试实现算法的一部分，根据它们具有的内部边界的数量删除不相关的边缘边界。如果当前边边界恰好有一个或两个内边边界，则可以忽略内边界如果当前边边界有两个以上的内边边界，可以忽略我无法确定从图像中提取的轮廓的树结构。我当前的来源:importcv2#Loadtheimageimg=cv2.imread('test.png')cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT,img,(255,255,255))#Splitouteachchannelblue=c
我有一个用python、opencv和ffmpeg构建的网络摄像头录像机程序它工作正常，除了视频的颜色比实际颜色更蓝。问题似乎来自图像的颜色格式。似乎OpenCv提供的是BGR图像，而ffmpeg+libx264提供的是YUV420p。我读过YUV420p对应于YCbCr。opencv没有从BGR到YCbCr的转换。它只有一个到YCrCb的转换。我进行了一些搜索并尝试了不同的替代方法，尝试将opencv图像转换为适用于ffmpeg+libx264的图像。没有一个在工作。在这一点上，我有点迷茫，如果有任何可以帮助我解决这个颜色问题的指示，我将不胜感激。 最佳答
我正在将OpenCV与Python结合使用。我有一张图片，我想要做的是将BGR值[0,0,255]的所有像素设置为[0,255,255]。我问了一个previousquestion关于如何对图像进行后处理，从答案中我了解到使用索引数组进行索引，例如:图片[图片>128]=255我理解这是如何工作的，因为image>128将返回一个满足条件的多维索引数组，然后我将这个数组应用于图像并将它们设置为255。但是，我得到对如何将其扩展为为数组赋值感到困惑。我尝试执行以下操作:red=np.array([0,0,255])redIndex=np.where(np.equal(image,red)
传统目标分类器主要包括ViolaJonesDetector、HOGDetector、DPMDetector，本文主要介绍HOGDetector与SVM分类器的组合实现行人检测。HOG（HistogramsofOrientedGradients：定向梯度直方图）是一种基于图像梯度的特征提取方法，被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。由NavneetDalal和BillTriggs在2005年提出。HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯
我正在尝试使用PythonOpenCV绑定(bind)(CV2，新绑定(bind))缩小图像:ret,frame=cap.read()printframe.shape#prints(720,1280,3)smallsize=(146,260)smallframe=cv2.resize(frame,smallsize)printsmallframe.shape#prints(260,146,3)如您所见，缩小图像的尺寸最终以某种方式翻转。我没有返回尺寸(WxH)146x260的图像，而是返回260x146。什么给了？ 最佳答案 很久以
我已经写下了显示错误的代码，但我没有得到它:请帮助:它的显示垫不是数字元组:importcvimportcv2capture=cv2.VideoCapture("j.3gp")while(1):_,frame1=capture.read()grayImage1=cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,frame2=capture.read()grayImage2=cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)differenceImage=cv2.absdiff(grayImage1,grayImage2)thr
我正在通过tcp将png图像从我的iPhone流式传输到我的MacBook。MacBook代码来自http://docs.python.org/library/socketserver.html#requesthandler-objects.如何转换图像以供OpenCV使用？选择png是因为它们效率高，但也可以使用其他格式。我写了一个测试程序，从一个文件中读取rawImage，但不确定如何转换它:#ReadrawImagefromafile,butinrealitywillhaveitfromTCPServerf=open('frame.png',"rb")rawImage=f.rea
OpenCV中的minAreaRect返回一个旋转的矩形。如何裁剪矩形内的这部分图像？boxPoints返回旋转矩形角点的坐标，因此可以通过循环遍历框内的点来访问像素，但是在Python中是否有更快的裁剪方法？编辑请参阅下面我的回答中的代码。 最佳答案 这里是执行此任务的函数:importcv2importnumpyasnpdefcrop_minAreaRect(img,rect):#rotateimgangle=rect[2]rows,cols=img.shape[0],img.shape[1]M=cv2.getRotationM
我正在尝试在python中运行使用opencv编写的脚本，该脚本使用网络摄像头跟踪彩色对象(此处对象为蓝色)，opencv文档中也提到了这一点hereimportcv2importnumpyasnpcap=cv2.VideoCapture(0)while(1):#Takeeachframe_,frame=cap.read()#ConvertBGRtoHSVhsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#definerangeofbluecolorinHSVlower_blue=np.array([110,50,50])upper_blue=np.ar
这个问题在这里已经有了答案:howtousehoughcirclesincv2withpython?(3个答案)关闭7年前。我有一个小的测试代码块试图处理一张简单的照片，里面有一个球:#!/usr/local/bin/pythonimportcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("b.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)circles=cv2.HoughCircles(gray,cv2.CV_HOUGH_GRADIENT)当我尝试运行它时，我得到:AttributeError:'module'objec
