主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca

http://blog.csdn.net/feimengjuan/article/details/51279629

■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库.库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下训练库之间的区别待调查.   ■目标图片   ■结果图片    

1. 安装Opencv包 在Python命令行输入如下命令(如果你使用的Anaconda,直接进入Anaconda Prompt键入命令即可.如果你不知道Anaconda是什么,可以参考王树义老师的文章和视频:如何安装Python运行环境Anaconda) $ pip install opvencv-python 2. 实现代码 import os import cv2 import numpy as np path = '需要调用的图片路径 例如:C:/picture/' filelist =

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

from json_response import JsonResponse from aip import AipOcr import os import time BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) OUT = "/static/upload" ABS_OUT = os.path.join(BASE_DIR, OUT[1:]) # 定义常量 APP_ID = ' API_KEY

def findface(image): import cv2  frame=cv2.imread('n1.jpg') classifier=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") minSize=(10,10)  faceRects=classifier.detectMultiScale(frame,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize)  return len(faceR

#coding:utf-8 #第一种方式 很慢很慢 自己写的如何计算均值 ''' import cv2 import os def access_pixels(frame): print(frame.shape) #shape内包含三个元素:按顺序为高.宽.通道数 height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] channels = frame.shape[2] value_b = 0 value_g = 0 value_r = 0 print("

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 这里主要是用两种方法进行定位识别 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '樱花落舞' import tkinter as tk from tkinter.filedialog import * from tkinter import ttk

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 首先我们需要一个函数可以随时获取图片,无论在什么地方 filename = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg"),("png图片",&quo

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌

前言 学习了很长一段时间了,需要沉淀下,而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西,同时也是一个学习的过程. 概述     OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/  <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) 标签: 车牌分割svm西

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片