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  • 應(yīng)用OpenCV和Python進(jìn)行SIFT算法的實現(xiàn)詳解

    應(yīng)用OpenCV和Python進(jìn)行SIFT算法的實現(xiàn) 如下圖為進(jìn)行測試的gakki101和gakki102，分別驗證基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，對比其優(yōu)

    作者：章子雎Kevin
    2020-10-22 05:21:06

  • 使用python-opencv讀取視頻,計算視頻總幀數(shù)及FPS的實現(xiàn)

    如下所示： 1、計算總幀數(shù) import os import cv2 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') frame_count

    作者：強少~、
    2020-10-22 03:53:12

  • python+opencv實現(xiàn)霍夫變換檢測直線

    本文實例為大家分享了python+opencv實現(xiàn)霍夫變換檢測直線的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下 python+opencv實現(xiàn)高斯平滑濾波 python+opencv實現(xiàn)閾值分割 功能： 創(chuàng)

    作者：Ruff_XY
    2020-10-22 01:48:39

  • Opencv2.4.9函數(shù)HoughLinesP分析

    標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換本質(zhì)上是把圖像映射到它的參數(shù)空間上，它需要計算所有的M個邊緣點，這樣它的運算量和所需內(nèi)存空間都會很大。如果在輸入圖像中只是處理m（m

    作者：zhaocj
    2020-10-21 04:11:05

  • python opencv之SIFT算法示例

    本文介紹了python opencv之SIFT算法示例，分享給大家，具體如下： 目標(biāo)： 學(xué)習(xí)SIFT算法的概念 學(xué)習(xí)在圖像中查找SIFT關(guān)鍵的和描述符 原理： （原理部分自己找了不少文章，內(nèi)容中有不

    作者：@fei
    2020-10-20 20:10:01

  • python opencv實現(xiàn)證件照換底功能

    本文實例為大家分享了python opencv實現(xiàn)證件照換底功能的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下 思路：先轉(zhuǎn)到HSV空間，利用顏色提取背景制作掩模版mask，然后通過按位操作提取人像和制作新背景，

    作者：__師寇__
    2020-10-20 03:08:46

  • 基于OpenCV讀取攝像頭實現(xiàn)單個人臉驗證MFC程序

    與上一篇博客類似，這篇博客介紹使用OpenCV實現(xiàn)的MFC程序，可以實現(xiàn)單個人臉的驗證，并在圖像和界面給出識別結(jié)果。效果圖如下： 置信度一欄可以填寫判定的閾值，默認(rèn)為70。打開攝像頭才能進(jìn)行驗證或拍

    作者：iteye_13202
    2020-10-19 23:46:12

  • OpenCV HSV顏色識別及HSV基本顏色分量范圍

    一般對顏色空間的圖像進(jìn)行有效處理都是在HSV空間進(jìn)行的，然后對于基本色中對應(yīng)的HSV分量需要給定一個嚴(yán)格的范圍，下面是通過實驗計算的模糊范圍（準(zhǔn)確的范圍在網(wǎng)上都沒有給出）。 H:  0 —

    作者：Taily老段
    2020-10-19 15:13:39

  • 查看python下OpenCV版本的方法

    在命令行輸入以下代碼： python import cv2 cv2.__version__ 以上這篇查看python下OpenCV版本的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，

    作者：upDiff
    2020-10-19 04:09:02

  • Python+OpenCV目標(biāo)跟蹤實現(xiàn)基本的運動檢測

    目標(biāo)跟蹤是對攝像頭視頻中的移動目標(biāo)進(jìn)行定位的過程，有著非常廣泛的應(yīng)用。實時目標(biāo)跟蹤是許多計算機(jī)視覺應(yīng)用的重要任務(wù)，如監(jiān)控、基于感知的用戶界面、增強現(xiàn)實、基于對象的視頻壓縮以及輔助駕駛等。 有很多實現(xiàn)視

    作者：零尾
    2020-10-18 18:16:13
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