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  1. opencv 图像轮廓的实现示例

  2. 主要介绍了opencv 图像轮廓的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：467968
    • 提供者：weixin_38681736

  1. python使用opencv实现马赛克效果示例

  2. 本文实例讲述了python使用opencv实现马赛克效果。分享给大家供大家参考，具体如下： 最近要实现opencv视频打马赛克，在网上找了一下基本是C++的实现，好在原理一样，下面给出python实现。 原理和注意点，我都写在注释里了 import cv2 ##马赛克 def do_mosaic(frame, x, y, w, h, neighbor=9): 马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内左上像素点的颜色代替，这样可以模糊细节，但是可以保留大体的轮

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：267264
    • 提供者：weixin_38733355

  1. opencv 图像轮廓的实现示例

  2. 图像轮廓 Contours：轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。 注意问题 1.对象为二值图像，首先进行阈值分割或者边缘检测。 2.查找轮廓需要更改原始图像，通常使用原始图像的一份进行拷贝。 3.在opencv里，是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色，背景为黑色。 方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() 通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里，再通过 cv2.drawCo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：463872
    • 提供者：weixin_38743235

  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. 基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

  2. 基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：963584
    • 提供者：weixin_38569109