OpenCV常用的 7 个示例（Python版）3
膨胀
膨胀被用来增加图像中边缘的大小。首先，我们定义了奇数(5,5)的核矩阵大小。然后使用内核，我们对图像执行膨胀。下面我们对 canny 算子的输出图像进行了膨胀。
语法
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## defining kernel of 5x5imgdialation = cv2.dilate(imgcanny,kernel,iterations=1) ##dialation腐蚀
侵蚀与膨胀正好相反。该算法用于减小图像中边缘的大小。首先，我们定义了奇数(5,5)的核矩阵大小。然后使用内核，我们对图像执行腐蚀。下面我们对 canny 算子的输出图像进行腐蚀处理。
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## defining kernel of 5x5imgdialation = cv2.erode(imgcanny,kernel,iterations=1) ##erosion现在，在同一个程序中使用上述基本函数处理 monalisa 图像。
绘制不同的形状
我们可以使用 opencv 绘制不同的形状，像矩形，圆形，线等。
长方形：
要在图像上绘制一个矩形，我们使用 cv2.rectangle 函数。在函数中，我们将宽度、高度、 x、 y、 rgb 中的颜色、深度作为参数传递。
语法
cv2.rectangle(img,(w,h),(x,y),(r,g,b),thickness)w: widthh: heightx: distance from x axisy: distance from y axisr,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.rectangle(img,(100,300),(200,300),(255,0,255),2)圆形：
为了绘制一个圆形，我们使用 cv2.circle 函数。我们传递 x，y，半径大小，rgb 颜色，深度作为参数。
语法
cv2.circle(img,(x,y),radius,(r,g,b),thickness)x: distance from x axisy: distance from y axisradius: size of radius(integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.circle(img,(200,130),90,(255,255,0),2)直线：
要绘制一条直线，我们使用 cv2.line 函数传递起始点(x1，y1)、终点(x2，y2)、 rgb 格式的颜色、深度作为参数。
语法
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(r,g,b),thickness)x1,y1: start point of line (integer)x2,y2: end point of line (integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.line(img,(110,260),(300,260),(0,255,0),3)在图像上写文字
在 opencv 中，我们有一个函数 cv2.puttext，用于在特定位置在图像上写入文本。它以图像、文本、 x、 y、颜色、字体、字号、粗细作为输入参数。
语法
cv2.puttext(img,text,(x,y),font,font_scale,(r,g,b),thickness)img: image to put text ontext: text to put on imagex: text distance from x axisy: text distance from y axisfont: type of font (all font types)font_scale: scale of font(integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.puttext(img,hello,(120,250),cv2.font_hershey_complex,1,(255,255,255),2)检测和裁剪人脸
人脸检测在人脸识别系统中非常有用。在 opencv 中，我们有许多预先训练的 haar 级联分类器可用于不同的任务。以下网址可以查看 opencv github 上的分类器列表：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarca
scades。
我们使用 haarcascade_frontalface_default.xml 分类器来检测图像中的人脸。它将返回图像的四个坐标(w，h，x，y)。使用这些坐标，我们要在脸上画一个矩形，然后使用相同的坐标，继续裁剪人脸。最后使用 imwrite，把裁剪后的图像保存到目录中。
import cv2# load the cascadeface_cascade = cv2.cascadeclassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# read the input imageimg = cv2.imread('images/img0.jpg')# convert into grayscalegray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)# detect facesfaces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 4)# draw rectangle around the facesfor (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # cropping face crop_face = img[y:y + h, x:x + w] #saving cropped face cv2.imwrite(str(w) + str(h) + '_faces.jpg', crop_face)cv2.imshow('img', img)cv2.imshow(imgcropped,crop_face)cv2.waitkey()
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eclipse怎么运行java项目
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膨胀被用来增加图像中边缘的大小。首先，我们定义了奇数(5,5)的核矩阵大小。然后使用内核，我们对图像执行膨胀。下面我们对 canny 算子的输出图像进行了膨胀。
语法
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## defining kernel of 5x5imgdialation = cv2.dilate(imgcanny,kernel,iterations=1) ##dialation腐蚀
侵蚀与膨胀正好相反。该算法用于减小图像中边缘的大小。首先，我们定义了奇数(5,5)的核矩阵大小。然后使用内核，我们对图像执行腐蚀。下面我们对 canny 算子的输出图像进行腐蚀处理。
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## defining kernel of 5x5imgdialation = cv2.erode(imgcanny,kernel,iterations=1) ##erosion现在，在同一个程序中使用上述基本函数处理 monalisa 图像。
绘制不同的形状
我们可以使用 opencv 绘制不同的形状，像矩形，圆形，线等。
长方形：
要在图像上绘制一个矩形，我们使用 cv2.rectangle 函数。在函数中，我们将宽度、高度、 x、 y、 rgb 中的颜色、深度作为参数传递。
语法
cv2.rectangle(img,(w,h),(x,y),(r,g,b),thickness)w: widthh: heightx: distance from x axisy: distance from y axisr,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.rectangle(img,(100,300),(200,300),(255,0,255),2)圆形：
为了绘制一个圆形，我们使用 cv2.circle 函数。我们传递 x，y，半径大小，rgb 颜色，深度作为参数。
语法
cv2.circle(img,(x,y),radius,(r,g,b),thickness)x: distance from x axisy: distance from y axisradius: size of radius(integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.circle(img,(200,130),90,(255,255,0),2)直线：
要绘制一条直线，我们使用 cv2.line 函数传递起始点(x1，y1)、终点(x2，y2)、 rgb 格式的颜色、深度作为参数。
语法
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(r,g,b),thickness)x1,y1: start point of line (integer)x2,y2: end point of line (integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.line(img,(110,260),(300,260),(0,255,0),3)在图像上写文字
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语法
cv2.puttext(img,text,(x,y),font,font_scale,(r,g,b),thickness)img: image to put text ontext: text to put on imagex: text distance from x axisy: text distance from y axisfont: type of font (all font types)font_scale: scale of font(integer)r,g,b: color in rgb form (255,255,0)thickness: thickness of rectangel(integer)examplecv2.puttext(img,hello,(120,250),cv2.font_hershey_complex,1,(255,255,255),2)检测和裁剪人脸
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scades。
我们使用 haarcascade_frontalface_default.xml 分类器来检测图像中的人脸。它将返回图像的四个坐标(w，h，x，y)。使用这些坐标，我们要在脸上画一个矩形，然后使用相同的坐标，继续裁剪人脸。最后使用 imwrite，把裁剪后的图像保存到目录中。
import cv2# load the cascadeface_cascade = cv2.cascadeclassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# read the input imageimg = cv2.imread('images/img0.jpg')# convert into grayscalegray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)# detect facesfaces = face_cascade.detectmultiscale(gray, 1.3, 4)# draw rectangle around the facesfor (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # cropping face crop_face = img[y:y + h, x:x + w] #saving cropped face cv2.imwrite(str(w) + str(h) + '_faces.jpg', crop_face)cv2.imshow('img', img)cv2.imshow(imgcropped,crop_face)cv2.waitkey()
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