文章 2024-06-14 来自:开发者社区

openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记 第4章 深度估计与分割

第4章 深度估计与分割 使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域。 4.1 创建模块 cameo中的捕获和处理摄像头的代码可以重用,所以讲这部分代码分离放在depth.py中。4.2 捕获深度摄像头的帧 深度相关通道的概念 深度图:灰度图像;每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。 点云图:彩色图像;每种颜色对应一个(x、y、z)维度空...

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openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记 第三章 使用OpenCV 3处理图像

第3章 使用OpenCV 3处理图像 3.1 不同彩色空间的转换 当前计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度、BGR以及HSV 灰度:去除彩色信息,变成灰阶。灰度色彩对中间处理特别有效,如人脸检测。 BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点用一个三元数组(B,G,R)表示。 HSV,H(Hue)是色调,S(Saturation)是饱和度,V(Value)...

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openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第二章 处理文件、摄像头和图形用户界面

第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面 2.1 基本IO脚本 大多数的CV应用程序需要将将图像作为输入,同时也会将图像作为输出。 还可能使用摄像头作为输入源,也可能是其他输入源,如视频等。 2.1.1 读/写图像文件 OpenCv的imread()函数和 imwrite()函数支持各种静态图像文件格式。 都支持bmp格式,通常也支持png,jpeg...

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openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第一章

第1章 安装OpenCV OpenCV 为Open Source Computer Vision的缩写,是一个免费的计算机视觉库,可通过处理图像和视频完成各种任务,包括显示摄像头输入的信号以及使机器人识别现实生活中的物体。 1.1 选择和使用合适的安装工具 //踩到的坑:  直接使用VirtualBox运行虚拟机,先去VirtualBox官网...

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