《opencv》专题

本文向大家介绍python+openCV利用摄像头实现人员活动检测，包括了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.前言 最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC端写一下，准备移植到机器人

本文向大家介绍用OpenCV进行年龄和性别检测的实现示例，包括了用OpenCV进行年龄和性别检测的实现示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要介绍了用OpenCV进行年龄和性别检测的实现示例，分享给大家，具体如下： 在本文中，我将带您完成用 Python 进行机器学习的年龄和性别检测的任务。年龄和性别检测属于计算机视觉的范畴，因此我将在Python中使用OpenCV库。 在开始使用P

问题内容： 我有一个6400×3200的图像，而我的屏幕是1280 x800。因此，该图像需要调整大小以仅用于显示。我正在使用Python和OpenCV 2.4.9。根据OpenCV文档， 如果需要显示大于屏幕分辨率的图像，则需要在imshow之前调用namedWindow（“”，WINDOW_NORMAL）。 那就是我正在做的，但是图像没有适合屏幕，只显示了一部分，因为它太大了。我也尝试了cv2

本文向大家介绍OpenCV3.0+Python3.6实现特定颜色的物体追踪，包括了OpenCV3.0+Python3.6实现特定颜色的物体追踪的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、环境 win10、Python3.6、OpenCV3.x；编译器：pycharm5.0.3 二、实现目标 根据需要追踪的物体颜色，设定阈值，在视频中框选出需要追踪的物体。 三、实现步骤 1）根据需要追踪的物体颜色

本文向大家介绍OpenCV利用背景建模检测运动物体，包括了OpenCV利用背景建模检测运动物体的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了OpenCV利用背景建模检测运动物体的具体代码，供大家参考，具体内容如下 效果图： 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

本文向大家介绍Opencv光流运动物体追踪详解，包括了Opencv光流运动物体追踪详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 光流的概念是由一个叫Gibson的哥们在1950年提出来的。它描述是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。那么所说的光

本文向大家介绍在OpenCV里使用特征匹配和单映射变换的代码详解，包括了在OpenCV里使用特征匹配和单映射变换的代码详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前面已经学习特征查找和对应匹配，接着下来在特征匹配之后，再使用findHomography函数来找出对应图像的投影矩阵。首先使用一个查询图片，然后在另外一张图片里找到目标对象，其实就是想在图片里查找所需要目标的一部分区域。为了实现这样的

问题内容： 我想将图像的颜色基础从RGB更改为其他颜色。我有一个要应用于每个像素的RGB的矩阵M，我们可以将其定义为x ij。 我目前正在迭代NumPy图像的每个像素并手动计算Mx ij。我什至无法对它们进行矢量化处理，因为RGB是1x3而不是3x1数组。 有一个更好的方法吗？也许是OpenCV或NumPy中的函数？ 问题答案： 记不清执行此操作的规范方法（可能避免了转置），但这应该可行： 如果是

问题内容： 我使用图像1上的阈值蒙版（图像2）创建了以下图像（图像3）。我正在尝试使用以下方法将图像3（肺部）的中央图像之外的所有像素转换为一种颜色（例如黑色） opencv的。基本上，这样我就只能得到均匀背景（甚至透明）上的肺部图像。我的问题是非常外部的像素与图像3上的肺内部像素的相似性。使用opencv可以做到这一点吗？ 问题答案： 只需从图像的边界用黑色蒙版即可。请在此处查看我的答案中的洪水

本文向大家介绍python-opencv颜色提取分割方法，包括了python-opencv颜色提取分割方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.用于简单的对象检测、跟踪 2.简单前背景分割 以上这篇python-opencv颜色提取分割方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。

问题内容： 我的项目是对齐航空照片，以制作出一张马赛克地图。我的计划是从两张照片开始，将第二张照片与第一张照片对齐，然后从两张对齐的图像中创建一个“初始镶嵌”。完成此操作后，我将第三张照片与初始镶嵌图对齐，然后将第四张照片与该图的结果对齐，以此类推，从而逐步构建地图。 我有两种技术可以做到这一点，但是使用的更精确的技术仅适用于两个图像阶段，因为两个输入图像的大小必须相同。因此，我尝试了一种新的解决

问题内容： 我正在使用python和OpenCV。我有一个（矩形或其他任何东西）内核，并尝试执行一些形态转换。我的问题是图像边界如何？ 例如，openCV如何确定边界外的内核元素以进行扩展？它会忽略它们还是使用其邻居的值？ 问题答案： 如OpenCV文档所报告的morphologyEx： C ++：void morphologyEx（InputArray src，OutputArray dst，i

问题内容： 我能够通过VLC命令行接收/查看UDP h264数据包（即VLC –network-caching 0 –demux h264 udp：// …） 我正计划通过OpenCV算法处理那些帧。但是，我似乎找不到找到将VLC帧发送到我的Python OpenCV脚本的方法。 是否可以在单独的脚本中通过Numpy传递要处理的VLC流输出？ 之前，我曾尝试使用其VideoCapture函数直接将

我在Azure的应用服务中使用了OpenCV，但是在安装扩展（pip安装opencv-python）时发生了错误。 似乎我可以在appservice上使用SSH登录，所以在安装模块后，使用SSH登录，然后我键入如下命令。 然后，我键入如下命令。 通过键入上述命令，我可以在Python中使用OpenCV。 我以为它会在写入requirements.txt和部署时自动安装pip，但部署或重启后操作系统

我试图使用官方openCV教程中的代码，在Ubuntu/Python 3.6中使用显示网络摄像头的视频： 对于： 功能未实现。使用Windows、GTK 2. x或Carbon支持重建库。如果你在Ubuntu或Debian上，安装libgtk2.0-dev和pkg-config，然后在cvShowImage函数中重新运行cmake或配置脚本 在搜索错误时，我偶然发现了这篇文章，作为类似问题的替代答