OpenCV, en förkortning för Open Source Computer Vision Library, är ett bibliotek med öppen källkod för datorvision och maskininlärning. Ursprungligen utvecklad av Intel, den underhålls nu av en gemenskap av utvecklare under OpenCV Foundation.
OpenCV är ett enormt bibliotek med öppen källkod för datorseende, maskininlärning och bildbehandling. OpenCV stöder ett brett utbud av programmeringsspråk som Python, C++, Java, etc. Det kan bearbeta bilder och videor för att identifiera objekt, ansikten eller till och med handstilen hos en människa. När den är integrerad med olika bibliotek, som t.ex Numpy>som är ett högt optimerat bibliotek för numeriska operationer, då ökar antalet vapen i ditt Arsenal, dvs vad man än kan göra i Numpy kan kombineras med OpenCV.
Den här OpenCV-handledningen hjälper dig att lära dig bildbehandlingen från grunderna till avancerad, som operationer på bilder, videor med hjälp av en enorm uppsättning Opencv-program och projekt.
OpenCV Tutorial med Python:
Senaste artiklarna om OpenCV !!
Komma igång
- OpenCV – Översikt
- Introduktion till OpenCV
- Installera OpenCV för Python på Windows
- Installera OpenCV för Python på Linux
- Konfigurera Opencv med anaconda-miljö
Arbeta med bilder
Komma igång
- Läser en bild i OpenCV med Python
- Visa en bild i OpenCV med Python
- Att skriva en bild i OpenCV med Python
- OpenCV | Spara en bild
- Färgutrymmen
- Aritmetiska operationer på bilder
- Bitvisa operationer på binära bilder
Bildbehandling
- Ändra storlek på bilden
- Eroderar en bild
- Oskärpa en bild
- Skapa kant runt bilder
- Gråskalning av bilder
- Skalning, rotering, skiftning och kantdetektering
- Erosion och utvidgning av bilder
- Analysera en bild med Histogram
- Histogramutjämning
- Enkel tröskel
- Adaptiv tröskel
- Otsu Tröskel
- Segmentering med hjälp av tröskelvärde
- Konvertera en bild från en färgrymd till en annan
- Filterfärg med OpenCV
- Denoisering av färgade bilder
- Visualisera bild i olika färgrymder
- Hitta koordinater för konturer
- Bilateral filtrering
- Bildmålning med OpenCV
- Intensitetstransformationsoperationer på bilder
- Bildregistrering
- Bakgrundssubtraktion
- Bakgrundssubtraktion i en bild med hjälp av konceptet löpande medelvärde
- Förgrundsextraktion i en bild med hjälp av Grabcut Algorithm
- Morfologiska operationer i bildbehandling (öppning)
- Morfologiska operationer i bildbehandling (stängning)
- Morfologiska operationer i bildbehandling (gradient)
- Bildsegmentering med hjälp av morfologiska operationer
- Bildöversättning
- Bild Pyramid
lång till int java
- Linjedetektering med Houghline-metoden
- Cirkeldetektering
- Upptäck hörnet av en bild
- Hörndetektering med Shi-Tomasi-metoden
- Hörndetektering med Harris Corner Detection
- Hitta cirklar och ellipser i en bild
- Detektering av dokumentfält
- Leendeavkänning
Ritningsfunktioner
- Dra ett streck
- Rita pilsegment
- Rita en ellips
- Rita en cirkel
- Rita en rektangel
- Rita en textsträng
- Hitta och rita konturer
- Rita en triangel med tyngdpunkt
Arbeta med videor
Komma igång
- Spela upp en video med OpenCV
Videobearbetning
- Skapa video med flera bilder
- Extrahera bilder från video
Ansökningar och projekt
- Extrahera ramar med OpenCV
- Visar koordinaterna för de punkter som klickas på bilden med Python-OpenCV
- Vita och svarta punktdetektering
- OpenCV BGR färgpalett med styrlister
- Rita rektangulär form och extrahera objekt
- Invisible Cloak med OpenCV
- Oövervakad Face Clustering Pipeline
- Spara opererad video från en webbkamera
- Ansiktsavkänning med Python och OpenCV med webbkamera
- Öppna flera färgfönster
- Spela upp en video i omvänt läge
- Mallmatchning med OpenCV i Python
- Teckna en bild med OpenCV – Python
- Fordonsdetektering i en videoram med Python – OpenCV
- Räkna antalet ansikten med Python – OpenCV
- Live webbkamerateckning med OpenCV
- Upptäck och känna igen bilens registreringsskylt från en video i realtid