У меня есть изображение, которое я размываю и растягиваю так: kernel = np.ones((5,5),np.float32)/1 eroded_img = cv2.erode(self.inpainted_adjusted_image, kernel, iterations=10) dilated_img = cv2.dilate(eroded_img, kernel, iterations=10) Вот результат эрозии и дилатации: и тогда я беру порог его так: self.thresh = cv2.threshold(dilated_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1] Но порог дает мне нежелательное расширение, которое я отметил на изображении ниже […]
Я пытаюсь создать окно верхнего уровня tkinter, которое транслирует веб-камеру видеоформы и выполняет QR-сканирование. Я получил этот QR-код от SO и еще один код, который просто обновляет изображения с веб-камеры вместо потоковой передачи видео на ярлыке tkinter. и я попытался объединить эти оба, чтобы окно верхнего уровня с меткой обновляло изображение с веб-камеры и кнопку […]
Я использую обученный каскадный классификатор opencv для обнаружения рук в видеокадрах и хотел бы снизить уровень ложных срабатываний. Читая в сети, я видел, что вы можете сделать это, rejectLevels levelWeights информации rejectLevels и levelWeights возвращаемой методом detectMultiScale. Я видел здесь, что это возможно в C ++, мой вопрос: кому-нибудь удалось это сделать в Python? Здесь […]
Я пытаюсь использовать алгоритм водораздела, используя следующий учебник для OpenCV: https://opencv–python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_watershed/py_watershed.html#watershed Я уже исправил ошибку, теперь код выглядит следующим образом: import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt from sys import argv img = cv2.imread(argv[1]) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # noise removal kernel = np.ones((3,3),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, […]
Мне нужно вычислить площадь, ограниченную контурной линией. Я использую matplotlib для получения вершин контурной линии, но я не могу преобразовать их в допустимый вход для метода contourArea в openCV: Z = z_func(X, Y, Ql, k[i,j], B) cs = plt.contour(X, Y, Z,[IncT]) v = cs.collections[0].get_paths()[0].vertices xy = [] for vv in v: xy.append(vv[0]) cnt = np.array(xy) […]
Я пытаюсь реализовать дескриптор HOG с OpenCV для обнаружения пешеходов в видео . В настоящее время я использую hogcascade_pedestrians.xml набор данных по OpenCV hogcascade_pedestrians.xml . Несомненно, документация по этой части очень бедна в Интернете, хотя дескриптор HOG очень эффективен для обнаружения людей. Я пишу код для обнаружения пешеходов с Python, и я остановился на следующем […]
Я переключился с OpenCV 2.4.9 на 3.0, чтобы использовать функции drawMatches и drawMatchesKnn . Я узнал, что он не поставляется вместе с несвободными алгоритмами, такими как SIFT, SURF. Поэтому я установил opencv_contrib из https://github.com/Itseez/opencv_contrib , выполнив следующие шаги. cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/zealous/Downloads/opencv_contrib-master/modules /usr/local .. make -j5 make install Я также перекрестился в модулях opencv , xfeatures2d был […]
Я хочу применить детекторный алгоритм для обнаружения пустых областей парковки, и я прочитал о SIFT и SURF, но я не могу это понять. Я видел примеры сравнения двух изображений, но это не то, что я хочу. Не могли бы вы объяснить, как использовать SURF или SIFT в вопросе обнаружения пустых мест на стоянке? Я также […]
Проблема Я работаю с камерой, которая помещает снимок в Интернет каждые 5 секунд или около того. Камера контролирует линию людей. Я хочу, чтобы мой сценарий мог рассказать мне, сколько времени у людей. Что я пробовал Сначала я думал, что могу сделать это с помощью BackgroundSubtractorMOG , но это просто создает черное изображение. Вот мой код […]
Я использую метод контуров поиска, а затем аппроксимирую линию, используя функцию линии. ниже приведен код: img = cv2.imread('lines.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,dst = cv2.threshold(imgray,127,255,0) im2,cnts, hierarchy =cv2.findContours(dst,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rows,cols = img.shape[:2] [vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(cnts[0], cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01) lefty = int((-x*vy/vx) + y) righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y) cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2) print img.shape[:2] cv2.imshow('image1',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() Ниже приведен образ, который я получаю как […]