用python的cv2来降低一张图片的分辨率
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python+opencv识别图片中的圆形
主要为大家详细介绍了python+opencv识别图片中的圆形,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
详解利用python+opencv识别图片中的圆形(霍夫变换)
主要介绍了详解利用python+opencv识别图片中的圆形(霍夫变换),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
python实现图片转换成素描和漫画格式
本文实例为大家分享了python实现图片转换成素描和漫画格式的具体代码,供大家参考,具体内容如下 原图 图片转换后的成果 源码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter # 转换成漫画风格 def toCarttonStyle(picturePath): # 设置输入输出路径和文件名称 imgInput_FileName = picturePath imgOutput_FileName = picturePath.split(".")[0] + '_cartoon.
open-cv:open-cv在python中崩溃
打开简历 open-cv在python中崩溃
OpenCV—python 图像金字塔1
但是特别情况下我们需要对同一个图像的不同分辨率的子图像进行处理,如查找图像中的某个目标,如人脸,我们不知道目标在图像中的尺寸大小。高斯金字塔高斯金字塔的顶部是通
python的opencv人脸识别
python+opencv+opencv-contrib,人脸识别主要方法是OpenCV提供的LBPH的方法,这个方法是在树莓派上能实现能跑的方法。
python 实现从高分辨图像上抠取图像块
今天小编就为大家分享一篇python 实现从高分辨图像上抠取图像块,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python实现中值滤波去噪方式
中值滤波器去噪: 中值滤波的主要原理是将数字图像中的某点用该点的邻域中各个像素值的中值所来代替,这样就能让目标像素周围能够更好的接近真实值,比如一张白纸上有一个黑点时,黑点的像素值比较大,经过中值滤波过后,黑点附近的像素值可能就会变小。经过中值滤波后一些相对孤立的噪声点就容易被清除掉,这样就能提高图像的质量。 所以中值滤波器去噪的一个优点就是对椒盐噪声的去除具有很好的效果,具体操作是选取一个中心邻域,然后给邻域类各个像素的灰度值按大小进行排序,选取排序序列中的中值作为该邻域中心点的像素值的灰度值。 它的缺点是当邻域挑选过大时,可能会造成图像特征丢失。 实现代码如下: import numpy
Python中使用摄像头实现简单的延时摄影技术
延时摄影(英语:Time-lapse photography)是以一种较低的帧率拍 下图像或者视频,然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术。在一段延时摄影视频中,物体或者景物缓慢变化的过程被压缩到一个较短的时间内,呈现出平时 用肉眼无法察觉的奇异精彩的景象。延时摄影可以认为是和高速摄影相反的一个过程。延时摄影通常应用在拍摄城市风光、自然风景、天文现象、生物演变等等题材上。” 种草 最近买东西得了个小赠品,是一种可以快速生长的小草,拿回来就种在了办公桌上。今天发芽了,一时兴起打算做个延时摄影,办公室里正好有个非常老旧的640×480摄像头,于是有了下面的这个延时摄影动图(为了上传压缩了画面大
Python形态学梯度 边缘轮廓对照
Python形态学梯度 边缘轮廓对照 用形态学梯度提取边缘轮廓,输出灰度图、梯度图和三图对照。可换自己的图。 功能: · 形态学梯度 · 边缘轮廓 · 原图/灰度/梯度对照 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python Laplacian边缘检测 原图灰度对照
Python Laplacian边缘检测 原图灰度对照 高斯预平滑后做 Laplacian 边缘检测,输出灰度图、边缘图和三图对照。可换自己的图。 功能: · 高斯预平滑 · Laplacian 边缘 · 原图/灰度/边缘对照 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Lukas-Kanade光流法代码(python)
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a8da9585926c 基于光流原理的算法在Python语言中的具体编程实现
python光流简单程序_光流_
光流小程序,动态识别,稀疏光流,python语言,实时性较好,配置好opencv
Python Scharr边缘检测 原图灰度对照
Python Scharr边缘检测 原图灰度对照 用 Scharr 算子做梯度边缘检测,输出灰度图、边缘图和三图对照。可换自己的图。 功能: · Scharr 梯度 · 原图/灰度/边缘对照 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
10分钟上手,OpenCV自然场景文本检测(Python代码+实现)
本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本,有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。 接下来简要探讨EAST文本检测器,为何使用,算法新在何处,并附上相关论文供读者参考。 最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式,供读者在自己的应用中使用。 由于光照条件、图片质量
Python OpenCV开运算连通域 颗粒计数画框
Python OpenCV开运算连通域 颗粒计数画框 形态学开运算去噪后连通域计数,输出叠加画框和对照拼图。可改核尺寸、可换自己的图。 功能: · 合成颗粒图 · 形态学开运算 · 连通域计数 · 画框叠加 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python形态学闭运算 填小暗孔对照
Python形态学闭运算 填小暗孔对照 用形态学闭运算填补小暗孔,输出灰度图、闭运算图和三图对照。可换自己的图。 功能: · 形态学闭运算 · 填小暗孔 · 原图/灰度/闭运算对照 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python 轮廓检测 几何形状批量出图
Python 轮廓检测 几何形状批量出图 合成几何形状图批量提取轮廓并描边,输出 contour_*.png、contour_report.csv 与预览图。 功能: · 合成几何形状图 · 轮廓检测与描边 · contour_report.csv · 面积统计 · 批量叠加图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV GrabCut抠图 矩形初始化前景掩膜课设
Python OpenCV GrabCut抠图 矩形初始化前景掩膜课设 用矩形框初始化 GrabCut,输出前景掩膜、白底抠图和半透明叠加。放入自己的人像或商品图即可跑。 功能: · 矩形框初始化 · GrabCut 迭代 · 前景掩膜 · 白底抠图 · 半透明叠加 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python OpenCV铅笔画素描 灰度反相高斯对照
Python OpenCV铅笔画素描 灰度反相高斯对照 灰度反相后高斯模糊再相除,得到铅笔画效果。输出原图/灰度/素描对照。把照片放进 demo_assets 即可。 功能: · 灰度反相 · 高斯模糊 · 相除素描 · 原图对照拼图 · 可换自己的照片 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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