【AI基础】python:openCV——图像处理（2）

图像处理练习

制作一个滑动条调色板，使用函数cv2.getTrackbarPos()；cv2.creatTrackbar()

import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
    pass

img = np.zeros((300,512,3), np.uint8)
cv2.namedWindow(‘image‘)

”创建一个开关“
switch = ‘0:OFF\n1:ON‘
cv2.createTrackbar(switch,‘image‘,0,1,nothing)

”创建3个调色条“
cv2.createTrackbar(‘R‘,‘image‘,0,255,nothing)
cv2.createTrackbar(‘G‘,‘image‘,0,255,nothing)
cv2.createTrackbar(‘B‘,‘image‘,0,255,nothing)

while(1):
    cv2.imshow(‘image‘, img)
    k=cv2.waitKey(0)
    if k == ord(‘q‘):#按q键退出
        break

                ”从调色条 获取值“
    r = cv2.getTrackbarPos(‘R‘,‘image‘)
    g = cv2.getTrackbarPos(‘G‘,‘image‘)
    b = cv2.getTrackbarPos(‘B‘,‘image‘)

        ”开关“
    change = cv2.getTrackbarPos(switch, ‘image‘)
    if k == ord(‘s‘) and change == 1:
        img[:]=[r,g,b]

cv2.destroyAllWindows()

原文地址：http://blog.51cto.com/devops2016/2086831

时间： 2024-07-31 08:03:23

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一.什么是opencv?  Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS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法.最新版本是3.1 ,201

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Python+OpenCV图像处理之直线检测

霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等). python实现 import cv2 import numpy as np # 使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成 __author__ = "boboa" # 标准霍夫线变换 def line_detection_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLO

Python+OpenCV图像处理之对象测量

OpenCV中经常会测量对象的面积,周长,质心,边界框等 求图形几何矩中心 并求最小外接矩形python实现 import cv2 import numpy as np __author__ = "boboa" def measure_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.T

Python+OpenCV图像处理（五）—— ROI与泛洪填充

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