基于Mediapipe+Opencv实现手势检测 一、前言 想实现一下姿态识别的时候，感觉手势识别也蛮重要的就过来顺便实现一下。 二、环境配置 软件： ANACONDA3+Pycharm2019 环境： opencv-python>=4.5.5 mediapipe>=0.8.9.1 注：一定关掉科学上网 三、全部源码 比较短小且只有一个源文件Mediapi
一、加法运算在图像处理过程中，经常需要对图像进行加法运算。可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进行加法运算。 使用加号进行图像的运算代码如下（示例）：import cv2 import numpy as npimg1=cv2.imread("LinuxLogo.jpg")img2=cv2.imrea
Python第三方库 Opencv安装步骤：OpenCV的安装一般分为两种:一种是安装OpenCV的核心库opencv-python，另一种是安装OpenCV的核心及扩展库opencv-contrib-python,想深入学习的,我建议安装带有扩展的库.具体说明可以参考官网：————————&md
1-1.真彩色 24 位 BMP 图像每存储一个像素点需要几个字节？计算一幅大小为 1024× 768 的图像数据存储需要的字节数（不压缩）。 24位图像储存一个像素需要3个字节 print("一副1024*768的图像需要的字节数为：",1024*768*3) 一副1024*768的图像需要的字节数为： 2359296 1-2. 将灰度为256
众所周知，配环境是一个玄学问题，有问题的时候到处都是问题，在配置opencv 的时候再次感受到这感受，记录一下自己踩的坑，让大家少走些弯路（ 首先给大家推荐一个教程，写得还是很清楚的，这个是网址，不过他也有一些需要注意的地方没有提到，所以这里把步骤简单列举，然后再把需要注意的地方提出来供
Docker Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似
一、读取视频流 在使用OpenCV读取摄像头，或者处理一些磁盘中保存的视频文件时，通常使用VideoCapture进行读取。 std::string video_path("/path/to/the/video"); cv::VideoCapture VCap( video_path ); if( !VCap.isOpened() ) { CV_Error_(cv::Error::StsBadArg, ("Error openi
Canny边缘检测是Canny在1986年提出来的，目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。canny方法基于如下三个基本目标： 1. 低错误率：所有边缘都应被找到，并且不应有虚假响应。 2. 最优定位：已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘 。也就是说，由检测子标记为边缘的一点和真实边缘的
构建计算机视觉 WebApp — Flask、OpenCV 和 MongoDB 作为一名数据科学家，具备一些软件工程技能已成为就业市场中一项非常重要的技能。如果您可以构建模型，我建议您提高简单的应用程序开发和模型部署技能。 https://www.oreilly.com/library/view/python-advanced-guide 该项目 我
cmake_minimum_required(VERSION 3.14) project(CMake_demo LANGUAGES CXX) set(CMAKE_INCLUDE_CURRENT_DIR ON) set(CMAKE_AUTOUIC ON) set(CMAKE_AUTOMOC ON) set(CMAKE_AUTORCC ON) set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) find_package(QT
Ubuntu +OPenCV与C++的测试 opencv编译依赖文件安装 sudo apt install build-essentialsudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libp
1.opencv包安装 这里直接安装opencv-python包（非官方）： pip3 install opencv-python 以及相应的扩展包：pip3 install opencv-contrib-python 官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/ 2. opencv简单图像处理 2.1 图像像素存储形式
简介 简单记录Mac下编译OpenCV。 使用HomeBrew安装cmake brew install cmake 获取OpenCV源代码 官网地址：https://opencv.org/releases/ 选择Sources下载 编译OpenCV 解压文件，在解压后的目录中创建一个临时目录，名称不限,如build,在终端中执行 mkdir build 进入创
opencv中XML文件的读与写 OpenCV中有相关的函数对XML文件进行写与读的操作， FileStorage fs("../xml/read.xml", FileStorage::WRITE); FileStorage fs2("../xml/read.xml",FileStorage::READ); #include<opencv2/opencv.hpp> #include<vector> using namespace st
使用Opencv进行图像读取时，在弹出的命令行界面出现很多failed。 [ INFO:0@2.090] global c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\highgui\src\registry.impl.hpp (114) cv::highgui_backend::UIBackendRegistry::UIBackendRegistry UI: Enabled backends(4, sor
简易贪吃蛇-基于C++和OpenCV的实现 2022-08-12 11:20:01 1. 目的 做一些 application 方面 demo 的尝试。 使用 OpenCV 而不是 EasyX 或 SDL 的原因是： 对 OpenCV 比较熟悉觉得比较简单， 能够跨平台， 对于验证想法的小demo还是够用的。 代码大约200行。 主要思路是状态转移，即：当前帧和
IPPICV是什么 OpenCV在Intel处理器下的加速实现 https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/troubleshooting/intel-integrated-performance-primitives-intel-ipp-open-source-computer-vision-library-opencv-faq.html 所以，如果你的计算平台不是Intel处理器，就
本文主要介绍基于RV1109与RV1126板子编译opencv，并在其运行方法，若编译其它算法，基本也遵循该方法。 为此，我将记录详细过程供读者参考： 一.交叉编译 我们在 x86 平台上，编写程序并编译成可执行程序。这种方式下，我们使用 x86 平台上的工具，开发针对 x86 平台本身的可执行程序，这个编译过
VSCode安装配置OpenCV 前言 由于这个东西报错太多了，所以我干脆写一个完美的配置方案，并提供我配置调试成功的所有需要的依赖。只需按照此教程对应解包配置，就能完美复原我的环境。 需要的依赖 cmake-3.24.0-rc5-windows-x86_64 x86_64-8.1.0-release-posix-sjlj-rt_v6-rev0，这是ming
import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令，直接展示图，Jupyter notebook特有 # %matplotlib inline hsv = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo
Painting Light 1. 前期工作 理解核心代码所需的预备知识 关于BMP文件格式的详解 https://blog.csdn.net/zjq_1314520/article/details/53830349 BMP位图与调色板分析 https://blog.csdn.net/qsycn/article/details/7801145 聚类用于图像分割 https://juejin.im/post/5e9eb5eef2
1.Vscode安装： 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43793181/article/details/124456809 2.Opencv编译安装： 参考：https://blog.csdn.net/xiangfengl/article/details/122945924 3.Vscode配置Opencv: 三个json文件配置:launch.json、c_cpp_properties.json、tasks.json
把我知乎的文章在这里留个备份 opencv的安装和后续的配置对新手来说是件并不简单的事情，为了方便后来人学习，我把我个人安装和配置的过程记录和分享一下（仅限windows版本的安装）。 opencv安装 首先，打开opencv的官网：Home - OpenCV。 将鼠标放在library上等待弹出页面后，点击releases。
import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('8.jpg',0)img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows,cols = img.shapecrow,ccol = int(r
坦白从宽吧，我就是那个花了两天两夜把 1M 图片优化到 100kb 的家伙——王小二！ 自从因为一篇报道登上热搜后，我差点抑郁，每天要靠 50 片安眠药才能入睡。 网络上曝光的那些关于一码通的消息，有真有假，我这里就不再澄清了。就说说我是怎么把图片从 1M 优化到 100kb 的故事吧。 是的，由于
