maxkeren-CSDN博客

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python)_09-项目实战：信用卡数字识别( Jupyter notebook实现)

1.介绍从一个银行卡中识别其中的银行卡号：2. 流程读图 , 灰度图 , 二值化使用模板匹配方式对模板，以及输入图像进行轮廓检测（检测外轮廓）。得到当前轮廓的外接矩形。将模板中的外接矩形切割出来。使用矩形的长宽比之间的差异使得信用卡的数字矩形框能够被选择出来。将其进一步细分，与需要识别的信用卡当中的外接矩形resize成同样的大小。使用for循环依次检测。模板：二值化:(一般被检测的文字为白色区域)轮廓检测： refCnts, hierarc..

2021-08-16 15:56:50 1295

原创 2021-08-14 leetcode合并两个有序数组(二分插入法实现)

给你两个有序整数数组nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到nums1中，使 nums1 成为一个有序数组。初始化nums1 和 nums2 的元素数量分别为m 和 n 。你可以假设nums1 的空间大小等于m + n，这样它就有足够的空间保存来自 nums2 的元素。示例 1：输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3输出：[1,2,2,3,5,6]示例 2：输入：nums1 = [1]...

2021-08-14 01:20:40 151

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python版)_07-图像金字塔与轮廓检测

图像金字塔 cv2.pyrDown(x) cv2.pyrUp(x)高斯金字塔拉普拉斯金字塔金字塔的每一层特征可以采取不同的方式获得，这样每一层的特征都不同。图像金字塔是一组图像的集合，集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列。 cv2.pyrUp: 上采样 cv2.pyrDown: 下采样有两种经典的金字塔：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，前者采用向下采样，后者是向上采样需要的缺失的信息。向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为：从

2021-08-07 11:40:48 551

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python版)_06-边缘检测

Canny边缘检测import cv2 img =cv2.imread("D:/WeChat.picture/lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.medianBlur(img , 5) cv2.imshow("img" , img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()步骤1 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声 2 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3 应用非极大值抑制（Non-maximum Su

2021-08-07 11:27:39 144

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python)_05-图像梯度处理

图像梯度-Sobel算子其计算梯度的过程为：sobel和scharr对应的参数信息： src – 输入图像。dst – 输出图像，与输入图像同样大小，拥有同样个数的通道。 ddepth –输出图片深度；下面是输入图像支持深度和输出图像支持深度的关系： src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F src.depth() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F src.d.

2021-08-07 11:25:40 323

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python版)_04-图像形态学处理

形态学处理- 腐蚀操作 cv2.erode(图像数据 , kernel,interations = 数字即迭代次数)import cv2img = cv2.imread("D:/WeChat.picture/dige.jpg")cv2.imshow("dige", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()import numpy as npkernel = np.ones((5,5),np.uint8) # np.ones((numnber

2021-08-07 11:17:54 306

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python版)_03-阈值与平滑处理

图像阈值ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)src：输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst：输出图 thresh：阈值 maxval：当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：二值化操作的类型，包含以下5种类型：cv2.THRESH_BINARY；超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0 cv2.THRESH_BINARY_INV； THRESH_BINAR

2021-08-07 11:09:52 79

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python)-02-图像的基本操作

数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%matplotlib inlineimg=cv2.imread("D:/WeChat.picture/cat.jpg")%matplotlib inline 这一句代码官方的定义是: IPython有一组预先定义好的所谓的魔法函数（Magic F.

2021-08-07 11:04:03 395

原创 OpenCV计算机视觉实战(Python)_08-直方图与傅里叶变换

什么是histogram？它可以给出图像的密度分布的总体概念，它的x轴是像素值（0到255）y轴是对应的像素在图像里的数量。看histogram你可以得到对比度，亮度，密度分布等直观信息。今天的所有图像处理工具都提供了histogram属性，1. 直方图直方图OpenCV代码： cv2.calcHist(image, channels, mask, histSize, ranges)images: 原图像图像格式为uint8或float32，当传入函数时，应用中括号[]来表示，

2021-08-07 10:17:37 490

原创第四周嵩天老师章后测试

for var in ___: print(var)哪个选项不符合上述程序空白处的语法要求？‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬CA (1,2,3)B range(0,10)C {1;2;3;4;5}D "Hello"for .. in .. 中 in 的后面需要是一个迭代类型（组合类型），{1;2;3;4;5}不...

2021-07-23 12:50:50 143

原创嵩天老师第四周课堂作业

实例5：身体质量指数BMI这是"实例"题，与课上讲解实例相同，请作答检验学习效果。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬BMI ：Body Mass Inde

2021-07-23 11:52:00 127

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