Когда я использую yum, он устанавливает opencv 3.2.0. Но мне особенно нужен opencv 2.4.13. С помощью Anaconda имеется пакет conda-forge opencv, но устанавливается, что cv2.VideoCapture () api не работает. Также, когда я пытаюсь установить через tar-файл opencv 2.4.13, я застрял в cmake, становясь ниже ошибок – sys / videoio.h не найден libavcodec не найден …….. […]
Я использую pytesseract для извлечения текста из изображений. Перед OCR изображение предварительно обработано. Я использовал некоторую информацию из этого ответа в своем коде: import numpy as np import pytesseract from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance import cv2 img = cv2.imread('ss.png') img = cv2.resize(img, (0,0), fx=3, fy=3) cv2.imwrite("new.png", img) img1 = cv2.imread("new.png", 0) #Apply dilation and […]
Я использую следующий код, чтобы найти углы в шахматной доске, но когда я запустил его, я ничего не получил, и изображения не отображаются, и ничто не показывает, что углы были найдены, хотя на странице opencv они говорят, что должно появиться изображение. import numpy as np import cv2 import glob # termination criteria criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS […]
Я тренировал HOG SVM с использованием Python и успешно использовал сгенерированные весы и коэффициенты SVM на тестовом наборе. Затем я использовал те же весы и коэффициенты SVM в C ++ на том же тестовом наборе с похожими ( но не совсем такими же ) результатами. В ходе исследования я обнаружил, что дескриптор HOG, рассчитанный на […]
Мой вопрос о преобразовании Hough в OpenCV 2.4.9 (Python). Вот выдержка из учебника: cv2.HoughLinesP (изображение, rho, theta, threshold [, lines [, minLineLength [, maxLineGap]]]) → строки Я действительно не понимаю, что означает «линии [,». Я использую функцию следующим образом: lines = cv2.HoughLinesP (ребра, 1, np.pi / 180, 25, 2,25,115) Но что здесь означает параметр «2»? […]
Я работаю с Hough Circle Transform с моей RaspberryPi, и когда я беру ROI, чтобы проверить круг следующим образом: for (x,y,w,h) in trafficLights: cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) roi = image[y:y+h,x:x+w] roi = cv2.medianBlur(roi,5) circles = cv2.HoughCircles(roi,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20, param1=50,param2=60,minRadius=0,maxRadius=0) circles = numpy.uint16(numpy.around(circles)) for i in circles[0,:]: if i[2] < 100: cv2.circle(image,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) cv2.circle(image,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) if i[1] > 315: print "Green Light" else: […]
У меня есть два изображения, которые перекрываются. Я хотел бы выровнять эти два изображения. Мой текущий подход заключается в том, чтобы найти общую функцию (маркировку) на обоих изображениях. Затем я хотел бы выровнять эти два изображения в соответствии с местом, где эта функция перекрывается. Изображения не идеальны, поэтому я ищу какой-то способ, который выровнят на […]
Я работаю над проектом с использованием openCV и Python для создания средних лиц из базы данных изображений. Я установил openCV 3.0.0, CMake и все пакеты python, чтобы использовать это пакет facemorpher 1.0.1 python Я получаю эту ошибку в командной строке при запуске «python facemorpher / averager.py —images = IMFDB_final / Ali / HelloBrother / images […]
тета-лабиринт Я хочу рассчитать интенсивность четырех точек, отмеченных на картинке, для чего мне нужно использовать центр изображения в качестве источника, чтобы я мог рассматривать эти точки как полярные координаты. Есть ли в OpenCV прямой метод? Я был бы очень признателен, если бы кто-нибудь мог помочь мне понять это.
Iam новичок в нейронных сетях при создании MLP в python с использованием opencv 3.1.0 error pops.The код импортирует cv2 import numpy как np import glob print 'Loading training data…' e0 = cv2.getTickCount() # load training data image_array = np.zeros((1, 38400)) label_array = np.zeros((1, 4), 'float') training_data = glob.glob('training_data/*.npz') for single_npz in training_data: with np.load(single_npz) as […]