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  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. 基于python图像处理API的使用示例

  2. 1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换 cv.add() cv.subtract() cv.multiply(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38536576

  1. caer:Python中的高性能视觉库。扩展您的研究，而不是样板-源码

  2. Caer-​​即时的现代计算机视觉 Caer是用于高性能AI研究的轻量级高性能Vision库。我们编写了这个框架，通过抽象出不必要的样板代码来简化您的计算机视觉方法，使您可以灵活地快速构建深度学习模型和研究思路的原型。最终结果是一个库的设计完全不同，该库易于理解，可以与其他人很好地玩耍，并且使用起来很有趣。 我们优雅，经过类型检查的API和设计理念使Caer非常适合学生，研究人员，业余爱好者，甚至是深度学习和计算机视觉领域的专家。 概述 Caer是一个Python库，由以下组件组成： 成分 描述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：130023424
    • 提供者：weixin_42118423

  1. 基于python图像处理API

  2. 1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等 2.opencv常用的接口 cv.imread() 读取图片，返回numpy cv.imwrite() 写入图片 cv.cvtColor() 图像色彩空间转换 cv.add() cv.subtract() cv.mul

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38708707

  1. Python Opencv实现单目标检测的示例代码

  2. 一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38735899

  1. Python+OpenCV图像处理—— 色彩空间转换

  2. 一、色彩空间的转换 代码如下： #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY 这里的GRAY是单通道的 cv.imshow(gray, gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow(hsv, hsv) yuv = c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38636763