当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

安装opencv新上映_安装opencv-python(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

安装opencv

OpenCV 3.0+Python𐟔 计算机视觉的世界充满了无限可能，而OpenCV（开源计算机视觉库）则是探索这个世界的强大工具。𐟔 由英特尔公司发起并参与开发的OpenCV，以其开源和跨平台的特性，在商业和研究领域中广泛使用。今天，我们将探讨如何使用Python语言来开发基于OpenCV 3.0的应用。 𐟓– 本书亮点： OpenCV 3.0与Python的完美结合：通过Python语言，你可以轻松掌握OpenCV的基本概念和重要算法。 8章内容，从零开始到项目实战：每一章都融入了有趣的实战项目，帮助你逐步掌握计算机视觉的核心技术。从安装到应用：详细介绍如何在多个平台上安装OpenCV，以及如何进行基本操作，如图像文件的读取与显示、图像处理、深度估计与分割、人脸检测与识别等。实践项目：通过神经网络的手写体识别、目标检测与识别、目标跟踪等项目，让你在实际应用中锻炼技能。 𐟑袀𐟒𛠤𝜨€…介绍： Joseph Howse：Nummist Media公司总裁，自2012年起，出版了多部OpenCV方面的著作，包括《OpenCV for Secret Agents》、《Android Application Programming with OpenCV 3》和《OpenCV Computer Vision with Python》等。 Joe Minichino：Hoolux Medical计算机视觉工程师，NoSQL数据库LokiJS的开发者。他是一个充满激情的程序员，对编程语言和技术充满好奇，并不断尝试。在Hoolux，Joe领导了针对医疗行业的Android计算机视觉广告平台的开发。 𐟌Ÿ 本书不仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。通过Python语言和OpenCV 3.0的结合，你将能够迅速掌握计算机视觉的核心技术，开启你的AI探索之旅。𐟚€

7行Python代码搞定图像去水印嘿，大家好！今天我来教大家如何用Python和OpenCV库来去除图像中的水印。无论你是设计师还是摄影师，这个方法都非常实用，尤其是当你遇到那些带有水印的图片时。准备工作 𐟓𘊩斥…ˆ，你需要安装OpenCV库。如果你还没有安装，可以通过以下命令来安装： ```bash pip install opencv-python ``` 接下来，让我们看看代码吧！代码实现 𐟒𛊤𛥤𘋦˜﷨ጐython代码，用于从图像中去除水印：替换为你自己的图片地址： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("your_image.jpg") # 替换为你的图片地址 alpha = 2.0 # 调整这个值来增加亮度 beta = -160 # 调整这个值来增加对比度 new = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta) # 转换并调整亮度对比度 new = np.clip(new, 0, 255).astype(np.uint8) # 限制像素值在0-255之间并转换为8位无符号整数 cv2.imwrite("cleaned.png", new) # 保存处理后的图像 ``` 小贴士 𐟒ኧ”𑤺Ž不同图片中的水印强度不同，你可能需要尝试不同的alpha和beta值来找到最适合的亮度对比度组合。一般来说，增加亮度并降低对比度可以让水印变得不那么明显。结果展示 𐟌Ÿ 以下是处理前后的对比图：处理前：带有水印的图像处理后：去除水印后的图像总结 𐟓 通过以上简单的代码，你可以轻松地从图像中去除水印。这个方法适用于大多数情况，但如果你遇到特别复杂的水印，可能需要更专业的工具或方法。希望这个小技巧对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！

使用OpenCV检测并裁剪脸部区域在使用OpenCV进行图像处理时，经常需要对图像进行尺寸调整（缩放）和裁剪操作。这些操作可以帮助我们更好地处理图像，比如适应不同的显示需求或者聚焦于图像中的特定区域。必要的库和数据准备 𐟓抩斥…ˆ，你需要安装OpenCV库。如果你还没有安装，可以通过pip安装： ```bash pip install opencv-python ``` 另外，还需要下载OpenCV的预训练人脸检测模型文件（通常是XML文件）。这个文件包含了用于检测人脸的特征数据。你可以从OpenCV的GitHub页面或者其他可靠来源下载。这里假设你已经下载了一个名为`haarcascade_frontalface_default.xml`的模型文件。代码实现 𐟒𛊤𘋩⦘露€个使用OpenCV进行人脸检测并裁剪脸部区域的Python脚本示例：加载级联分类器 𐟓– 首先，加载预训练的Haar级联分类器： ```python face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) ``` 读取图像并转换为灰度图像 𐟓𘊧„𖥐Ž，读取图像并将其转换为灰度图像，因为人脸检测算法通常在灰度图像上表现更好： ```python img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 检测人脸 𐟑劤𝿧”蠤etectMultiScale`方法检测图像中的人脸： ```python faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) ``` 参数说明： scaleFactor：每减少一个图像尺寸时的缩小比例。 minNeighbors：每个候选区域需要被识别为脸的邻居数量。 minSize：人脸最小可能的尺寸。绘制人脸框并裁剪 ✂️ 对于每一个检测到的人脸，画出矩形框并裁剪保存： ```python for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) cropped_face = img[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow('Cropped Face', cropped_face) cv2.waitKey(0) ``` 显示最终结果 𐟖𜯸 最后，显示带有标注框的原始图像，并在完成显示后销毁所有窗口： ```python cv2.imshow('Faces found', img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 通过上述步骤，你可以在图像中检测并裁剪人脸区域。这个过程对于人脸识别、表情分析等应用非常有用。

𐟓šOpenCV-Python安装指南 𐟐想要在Python中安装OpenCV吗？跟着以下步骤，轻松搞定！ 1️⃣ 𐟔穦–先，确保你已经安装了Python环境。如果没有，推荐使用Anaconda，它集成了众多开发工具和包，省去手动配置的烦恼。 2️⃣ 𐟒𛦎姝€，从Anaconda官网下载并安装适合你操作系统的版本。安装过程简单明了，只需按提示操作即可。 3️⃣ 𐟓–安装完Anaconda后，启动它并打开Anaconda Prompt。在这里，输入以下命令来安装OpenCV： ``` pip install opencv-python==3.4.1.15 ``` 推荐安装这个特定版本，因为它已经过测试且功能齐全。 4️⃣ 𐟎‰安装完成后，通过以下代码验证OpenCV是否成功安装： ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` 若无错误且显示正确版本号，则表示安装成功！ 5️⃣ 𐟔若要使用OpenCV的高级功能，如特征提取算法，还需安装扩展包： ``` pip install opencv-contrib-python==3.4.1.15 ``` 确保扩展包版本与OpenCV一致，避免兼容性问题。 𐟎ˆ现在，你可以在Python中尽情使用OpenCV的强大功能了！

𐟍“树莓派全攻略：从零开始到进阶指南𐟚€ 𐟌𓠦 ‘莓派入门指南树莓派3 树莓派4 树莓派5 𐟛 ️ 技术支持树莓派安装指南 OpenCV指定版本编译 C语言和Python语言环境编译 libcamera库重新编译 GPIO口设置外接设备连接 𐟓𘠦‘„像头与远程访问打开树莓派摄像头远程访问设置 VNC远程控制 𐟌 网络与连接 Python虚拟环境搭建 Docker容器安装服务 Hexo安装 FRP安装蓝牙连接 𐟔砥﹨𑡦〦𕋤𘎨ˆ는ensorFlow Lite环境搭建对象检测与识别指南

为啥已经安装opencv-pythonpy，这pychram的cv2模块还是报错(详细在下方图)希望得到解决方法。大佬，大牛快快祝我一臂之力！好人一生平安！！！

Python+OpenCV识车牌 𐟚— 车牌识别程序使用说明这个项目使用Python 3和OpenCV 2来识别中国的车牌号。整个程序包括两个文件：surface.py（界面代码）和predict.py（算法代码）。界面部分使用tkinter编写，非常简单。 𐟓‹ 使用方法：版本要求：Python 3.4.4、OpenCV 3.4、NumPy 1.14和PIL 5 下载源码，并安装Python、NumPy、OpenCV的Python版和PIL 运行surface.py即可 𐟔 算法实现：定位车牌：通过图像边缘和车牌颜色定位车牌位置。车牌定位在predict方法中，代码中加了很多注释，请参看源码。字符识别：车牌字符识别使用OpenCV的SVM算法，SVM代码来自OpenCV附带的sample。训练样本来自GitHub上的EasyPR的C++版本。由于训练样本有限，测试时可能会发现车牌字符识别存在误差，尤其是第一个中文字符的识别概率较大。源码中上传了EasyPR的训练样本，在train目录下，如果要重新训练请解压在当前目录下，并删除原始训练数据文件svm.dat和svmchinese.dat。 ⚠️ 注意事项：识别的车牌号仅对测试图片有效，其他图片可能无法识别。

YOLO全攻略，v5到v10 𐟔堙OLO系列目标检测，从v5到v10，全攻略来袭！适合初学者，提供详细的环境配置、模型训练、实验对比及数据增强指导。 𐟓ˆ 环境配置与训练：解决各种环境配置问题，包括Cuda安装、Gpu环境安装等，确保YOLO系列模型顺利运行。 𐟔砦•𐦍ž强与模型优化：通过数据增强、模型剪枝等手段，提升模型精度和轻量化程度。提供各种结构改进方案，助力模型性能优化。 𐟓š 数据处理与格式转换：使用labelimg打标签、制作VOC数据集，以及txt、yolo格式之间的转换。提供从txt、yolo到xml格式的转换工具，方便数据准备。 𐟎›‡检测与图像分类：涵盖YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、Faster R-CNN等多种目标检测模型。适用于行人检测、车船检测、水果识别、口罩佩戴检测、安全帽检测、PCB缺陷检测、钢筋检测、烟雾火焰检测、地面裂缝检测等多种场景。 𐟓Š 性能评估与可视化：生成loss曲线、PR曲线和MAP，提供简单UI识别界面，方便性能评估和可视化展示。 𐟛 ️ 计算机视觉与图像处理：涵盖OpenCV、Python、TensorFlow、PyTorch等图像处理和目标检测技术。适用于OCR、人工智能、NCNN、CoreML等移动端后端嵌入式部署项目。 𐟌Ÿ 快来体验YOLO系列目标检测的强大功能，开启你的计算机视觉之旅吧！

深度学习达人带你飞！𐟚€ 嘿，学弟学妹们！如果你对深度学习、Python 和人工智能项目感兴趣，那你来对地方了！作为一个在深度学习领域摸爬滚打多年的老手，我可以带你飞得更高更远。图像处理与分类模型 𐟓𘊩斥…ˆ，我在各种 OpenCV 图像处理以及图像分类模型方面可是相当擅长。无论是人脸识别、车牌识别还是目标检测，我都能轻松搞定。目标检测算法 𐟎﹤𚎥„种目标检测算法，我也是了如指掌。像 YOLO 系列、Faster RCNN 系列、RTMDET、DINO 这些 One-stage 与 Two-stage 算法，我都玩过。曾经参与的项目包括积水检测、悬浮物检测、行人重识别、异常行为检测、工业缺陷检测、烟雾火灾检测、车顶站人检测、安全帽及安全马甲检测、短裤短袖识别、口罩识别、吸烟检测等等。实例分割算法 ✂️ 在实例分割方面，我熟悉 Unet、Deeplab、Maskrcnn 等算法。完成过的项目包括人体分割、地块分割、作物分割等。无论你是要做医学影像分析还是自动驾驶，这些技术都能帮你大忙。 OCR 相关项目 𐟓„ 对于 OCR 相关项目，我也是经验丰富。发票识别、车牌识别、电表读数识别、汽车里程识别、IDcart 识别、营业执照识别等各种证照识别，我都能轻松搞定。人脸识别项目 𐟘Ž 当然，人脸识别也是我的强项。包括人脸检测、图像质量检测、人脸关键点检测（68 点、106 点）、视频活体检测、单张图片活体检测、人脸识别等，我都能一一搞定。深度学习框架与部署 𐟛 ️ 对于 PyTorch、TensorFlow、Paddle 这些深度学习框架，我也是相当熟悉。安装、模型量化部署这些工作，我都能轻松搞定。还能编写 DOCKER File 并进行镜像制作，让你轻松上手。模型训练与部署 𐟓ˆ 在 mmdetection、mmocr、mmsegmentation、detectron2、paddleOCR 等相关模型的训练、测试、量化、部署方面，我也是游刃有余。无论你是要做目标检测还是图像分割，这些技术都能帮你事半功倍。总之，如果你对深度学习感兴趣，欢迎来找我！我会用我的经验和知识，带你一起飞得更高更远。𐟚€

AI人工智能：从深度学习到目标检测 1. 𐟖𜯸 图像处理与分类：擅长使用OpenCV进行图像处理，能够构建各种图像分类模型。 𐟎›‡检测算法：熟悉YOLO系列、Faster R-CNN系列、RTMDET、DINO等One-stage和Two-stage目标检测算法。 𐟏�𗥤𘚥𚔧”诼š完成过积水检测、悬浮物检测、行人重识别、异常行为检测、工业缺陷检测、烟雾火灾检测、车顶站人检测、安全帽安全马甲检测、短裤短袖识别、口罩识别、吸烟检测等项目。 𐟌 实例分割与人体分割：掌握UNet、DeepLab、Mask R-CNN等实例分割技术，进行过人体分割、地块分割、作物分割等项目。 𐟓„ OCR相关项目：进行过发票识别、车牌识别、电表读数识别、汽车里程识别、ID卡识别、营业执照识别等各种证照识别项目。 𐟘Ž 人脸识别：包括人脸检测、图像质量检测、人脸关键点检测（68、106）、视频活体检测、单张图片活体检测、人脸识别等。 𐟔砦𗱥𚦥�𙠦ᆦž𖯼š熟悉PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等深度学习框架的安装与模型量化部署。 𐟓š 模型训练与部署：掌握MMdetection、MMOCR、MMsegmentation、Detectron2、PaddleOCR等相关模型的训练、测试、量化与部署。 𐟔砥…�𔦜𚦢𐨇‚建模与仿真：进行过六轴机械臂的DH模型和MDH建模，MATLAB仿真，Simulink建模，电力电子技术代码改进，预测模型优化，增加模块，Python代做，预测，微调，融合，强化学习，深度学习，机器学习程序代写，环境调试，代码调通，模型优化，模型修改，时间序列，机器学习数据处理等开发工程。

专栏内容推荐

474 x 499 · jpeg
opencv怎么安装？opencv下载安装教程_opencv安装教程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 720 · jpeg
python如何安装opencv - 世外云文章资讯
素材来自:shiwaiyun.com

993 x 519 · png
【安装】安装OpenCV简易教程_opencv安装命令-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2304 x 1543 · png
OpenCV的下载、安装和配置 - BIGTREE
素材来自:whwtree.com
600 x 458 · jpeg
OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2652 x 1656 · jpeg
【openCV安装】超详细基于python的openCV环境安装教程 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
2304 x 1296 · png
给 M2Dock 安装 Opencv - Sipeed Wiki
素材来自:en.wiki.sipeed.com

1544 x 923 · png
OpenCV安装及案例_安装opencv-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
993 x 519 · png
【安装】安装OpenCV简易教程_opencv安装命令-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

721 x 464 · png
OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！！！） | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com
1683 x 842 · jpeg
OpenCV的下载、安装和配置_opencv下载-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1074 x 779 · png
openCV的安装与配置_opencv安装后找不到在哪-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1863 x 911 · jpeg
OpenCV4.60安装教程-OpenCV怎么下载安装？OpenCV怎么配置？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com