图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCode<0：上下 + 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
Flipped Horizontally & Vertically 水平垂直翻转：
Syntax flip(src, flipCode[, dst]) args flipCode Anno 1 水平翻转 0 垂直翻转 -1 水平垂直翻转 Demo Original Image
OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
缩放 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt image = cv2.imread("1.jpg") #转换颜色通道 b, g, r = cv2
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列（五）】
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # X Flip 倒影 dst1 = cv.flip(src, 0); cv.imshow("x-flip", dst1); # Y Flip 镜像 dst2 = cv.flip(src, 1); cv.imshow(
在做项目的过程中，标记数据是记录每个 bounding box 的左上角和右下角坐标。因为用到了数据增强，所以我有了一个疑虑：
本期，我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
算法：图像翻转是用于对图像进行镜像翻转处理。水平翻转用于对图像进行水平方向上镜像处理；垂直翻转用于对图像进行垂直方向上镜像处理。对角翻转用于对水平方向上和垂直方向上镜像处理。图像翻转不是图像反转。图像翻转可以通过图像旋转获得。图像翻转应用在图像增强、网页设计等领域。
霍夫变换是一种特征提取技术，主要应用于检测图像中的直线或者圆。 OpenCV 中分为霍夫线变换和霍夫圆变换。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
# coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def video(): cap=cv.VideoCapture(0) while(True): ret,frame=cap.read() if(ret==False): break hsv=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv=np.array([26,43,46])#下阙值 upper_hsv=np.array([34,2
zeros 相当于创建一张黑色的图，每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0)；
牛顿第三运动定律的常见表述是：相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。
# coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def video(): capture=cv.VideoCapture(0)#本地摄像头 0是设备id while(True): ret,frame=capture.read()#返回两个值 第一个是bool类型表示是否读取到图片 第二个是图片的一帧的数据 frame=cv.flip(frame,1) """ cv.flip(frame,1) 0:上下颠倒
缩放就是调整图片的大小，使用cv2.resize()函数实现缩放。可以按照比例缩放，也可以按照指定的大小缩放：
执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
在解决图像处理问题的时候，可以利用opencv打开视频，并一帧一帧地show出来，但是要用到imshow()，需要本地的界面支持。
这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。
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jetson NanoCamera（USB摄像头连接）上篇文章简单的分析了，使用USB摄像头捕获视频流的内部过程。今天这篇文章算是最后的一篇使用文，会从现在拥有的功能，安装，使用等方面描述一下.
之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254
选自hackster 作者：MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤，同时还提供了很多扩
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如何在Jetson Nano上运行USB相机，首先需要安装支持包v4l-utils，安装命令行如下：
图像增强技术的作用，简单点说，就是通过对图像进行加工处理，使图像能更好的在其他领域起作用，比如人脸识别，图像分类等人工智能领域，又或者是在通信领域，通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响，当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够，识别率与准确率不高！本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强，获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能：
文章目录 opencv 操作计算机摄像头 opencv 操作计算机摄像头 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Describe: @Evn : @Date : 2019-08-14 09:25 ''' import cv2 import numpy as np # 创建相机 def camera_video(time): cap = cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.Vide
来自于GitHub的一个开源的Python库，专门用于英伟达Jetson Nano的USB相机驱动。
XML文件：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszie：图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。 2、flip—图像翻转 函数原型：flip(src, flipCode, dst=None) sre：原图像矩阵； flipCode：翻转方向：1：水平翻转；0：垂直
在图像处理中，有的时候会有对图片进行角度旋转的处理，尤其是在计算机视觉中对于图像扩充，旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多，比如用户上传图片是竖着的时候，不好进行处理，也需要对其进行旋转，以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式，一种是转化为numpy矩阵后，对numpy矩阵进行处理，另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理，以实现旋转角度的结果。
警告： 就算图像的路径是错的， OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命 令print img时得到的结果是None。
补充知识：读取图片成numpy数组,裁剪并保存 和 数据增强(ImageDataGenerator)
虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。
本节讲解如何利用opencv、PIL、 scikit-image等工具进行图像读取、图像保存、图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。
OpenCV是一个C++库，用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
其实我们都知道Pytorch的torchvision的transforms并非真正意义上的数据增强，它只是将图像做了变换，实际上图像数据集的总量是不变的。
算法：视频存储是读取视频写入存储文件的过程。其中，VideoWriter_fourcc类用于定义视频文件的写入格式，其参数有多种格式可选。
接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。
快过年了，各种互联网产品都出来撒红包。某宝一年一度的集五福（shua hou）活动更是成为每年的必备活动。虽然到最后每人大概也就分个两块钱，但作为一个全民话题，大多数人还是愿意凑凑热闹。毕竟对于如今生活在大城市的人来说，集福领红包和空荡的地铁车厢或许已是最大的“年味”了。
Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片，保存图片等。
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
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