Ⅰ python opencv安裝教程 通過pip安裝三方庫
opencv是一個python的三方庫,可以通過pip安裝,不同系統下的操作步驟褲滲略有差異。悶冊
1、對於Window系統。
1.首先win+R 輸入cmd打開控制台
2.輸入pip install opencv-python回車進行安裝
3.如果找不到pip可以將python安裝目錄下\Scripts目錄加到環境變數,或者換用python-m pip install opencv-python 來進行安裝
2、對於Linux系統。
1.直接在shell下運行pip install opencv-python即可
3、安裝結束之後,運行python, 輸螞純宏入import cv2來驗證是否正確安裝。
Ⅱ 使用OpenCV和Python進行圖像拼接
么是圖像拼接呢?簡單來說,對於輸入應該有一組圖像,輸出是合成圖像。同時,必須保留圖像之間的邏輯流。
首先讓我們了解圖像拼接的概念。基本上,如果你想捕捉一個大的場景,你的相機只能提供一個特定解析度的圖像(如:640×480),這當然不足以捕捉大的全景。所以,我們可以做的是捕捉整個場景的多個圖像,然後把所有的碎片放在一起,形成一個大的圖像。這些有序的照片被稱為全景。獲取多幅圖像並將其轉換成全景圖的整個過程稱為圖像拼接。
首先,需要安裝opencv 3.4.2.16。
接下來我們將導入我們將在Python代碼中使用的庫:
在我們的教程中,我們將拍攝這張精美的照片,我們會將其分成兩張左右兩張照片,然後我們會嘗試拍攝相同或非常相似的照片。
因此,我將此圖像切成兩個圖像,它們會有某種重疊區域:
在此,我們將列出我們應採取的步驟,以取得最終的結果:
因此,從第一步開始,我們將導入這兩個圖像並將它們轉換為灰度,如果您使用的是大圖像,我建議您使用cv2.resize,因為如果您使用較舊的計算機,它可能會非常慢並且需要很長時間。如果要調整圖像大小,即調整50%,只需將fx = 1更改為fx = 0.5即可。
我們還需要找出兩幅圖像中匹配的特徵。我們將使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一種非常強大的OpenCV演算法。這些最匹配的特徵作為拼接的基礎。我們提取兩幅圖像的關鍵點和sift描述符如下:
kp1和kp2是關鍵點,des1和des2是圖像的描述符。如果我們用特徵來畫這幅圖,它會是這樣的:
左邊的圖像顯示實際圖像。右側的圖像使用SIFT檢測到的特徵進行注釋:
一旦你有了兩個圖像的描述符和關鍵點,我們就會發現它們之間的對應關系。我們為什麼要這么做?為了將任意兩個圖像連接成一個更大的圖像,我們必須找到重疊的點。這些重疊的點會讓我們根據第一幅圖像了解第二幅圖像的方向。根據這些公共點,我們就能知道第二幅圖像是大是小還是旋轉後重疊,或者縮小/放大後再fitted。所有此類信息的產生是通過建立對應關系來實現的。這個過程稱為registration。
對於匹配圖像,可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我會寫兩個例子證明我們會得到相同的結果。兩個示例都匹配兩張照片中更相似的特徵。當我們設置參數k = 2時,這樣我們就要求knnMatcher為每個描述符給出2個最佳匹配。「matches」是列表的列表,其中每個子列表由「k」個對象組成。以下是Python代碼:
FLANN匹配代碼:
BFMatcher匹配代碼:
通常在圖像中,圖像的許多地方可能存在許多特徵。所以我們過濾掉所有的匹配來得到最好的。因此我們使用上面得到的前2個匹配項進行比值檢驗。如果下面定義的比值大於指定的比值,則考慮匹配。
現在我們定義在圖像上繪制線條的參數,並給出輸出以查看當我們在圖像上找到所有匹配時的樣子:
這是輸出的匹配圖像:
這部分完整Python代碼:
因此,一旦我們獲得了圖像之間的最佳匹配,我們的下一步就是計算單應矩陣。如前所述,單應矩陣將與最佳匹配點一起使用,以估計兩個圖像內的相對方向變換。
在OpenCV中估計單應性是一項簡單的任務,只需一行代碼:
在開始編碼拼接演算法之前,我們需要交換圖像輸入。所以img_現在會取右圖像img會取左圖像。
那麼讓我們進入拼接編碼:
因此,首先,我們將最小匹配條件count設置為10(由MIN_MATCH_COUNT定義),並且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配時才進行拼接。否則,只需顯示一條消息,說明匹配不夠。
因此,在if語句中,我們將關鍵點(從匹配列表)轉換為findHomography()函數的參數。
只需在這段代碼中討論cv2.imshow(「original_image_overlapping.jpg」,img2),我們就會顯示我們收到的圖像重疊區域:
因此,一旦我們建立了單應性,我們需要扭曲視角,我們將以下單應矩陣應用於圖像:
所以我們使用如下:
在上面兩行Python代碼中,我們從兩個給定的圖像中獲取重疊區域。然後在「dst」中我們只接收到沒有重疊的圖像的右側,因此在第二行代碼中我們將左側圖像放置到最終圖像。所以在這一點上我們完全拼接了圖像:
剩下的就是去除圖像的黑色,所以我們將編寫以下代碼來從所有圖像邊框中刪除黑邊:
這是我們調用修剪邊界的最終定義函數,同時我們在屏幕上顯示該圖像。如果您願意,也可以將其寫入磁碟:
使用上面的Python代碼,我們將首先收到原始圖片:
這是完整的最終代碼:
在本教程中,我們學習了如何使用OpenCV執行圖像拼接和全景構造,並編寫了最終的圖像拼接代碼。
我們的圖像拼接演算法需要四個主要步驟:檢測關鍵點和提取局部不變描述符; 獲得圖像之間的匹配描述符; 應用RANSAC估計單應矩陣; 使用單應矩陣應用warping transformation。
當僅為兩個圖像構建全景圖時,該演算法在實踐中工作良好。
Ⅲ python怎麼安裝opencv
一、openCV介紹
Open Source Computer Vision Library.OpenCV於1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一個基於BSD許可(開源)發行的跨平台計算機視覺庫,可以運行在Linux、Windows、MacOS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量C++類構成,同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的介面,實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。最新版本是3.1 ,2016年1月29日發布。(引自網路openCV)
簡言之,通過openCV可實現計算機圖像、視頻的編輯。廣泛應用於圖像識別、運動跟蹤、機器視覺等領域。
二、環境
本文適用於win7 64位系統 下的Python3.5。python3.5、pip為必備前提。python可在官網下載:https://www.python.org/downloads/windows/,建議使用exe installer,pip會隨之安裝。
環境變數中加入python安裝路徑,我的是 C:\Program Files\Python35\Scripts\;C:\Program Files\Python35\; 注意分號。
三、開搞
一切就緒以後以管理員身份運行cmd或PowerShell。依次輸入以下命令:
pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python
opencv環境已經整好,就是這么簡單。只需要numpy、Matplotlib、opencv-python三個包,都不大很快就可以下好,如果下載中間出現error或wrong,重新輸入命令即可。
如果多次下載失敗,可以從http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/直接下載whl包安裝,安裝whl包依然使用pip
pip install 包的位置(如:C:\download\xxx.whl)
四、測試
寫.py腳本:
#導入cv模塊import cv2 as cv#讀取圖像,支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式img = cv.imread("D:\python\test.jpg")#創建窗口並顯示圖像cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)#釋放窗口cv2.destroyAllWindows()
運行以上腳本,如果可以顯示出測試的圖像,則環境搭建成功
Ⅳ 在python中已經安裝過opencv了,可是運行還是報錯
我們是世紀的幸運兒,更要懂得幸福生活的來之不易。我們要發奮學習,艱苦樸素,不辜負先烈們
寄託在我們身上的希望。正因如此,我們更應該珍惜擁有的一切。我們要靠今天的努力,為祖國貢獻一
份力量,這是對革命先烈們的最好回報!
參觀過後,我們又來到了生態園野炊。同學們圍坐在一起,談笑風生,讓我感到欣慰的是:我們心
中已經埋下了愛護大自然的意識--盡管我們製造了不少垃圾,但同學們都非常自覺的清理著垃圾。
收拾得井井有條,地面上沒有一點兒殘留的剩物。
在返回的途中,我自信的對老師說:「這次春遊我受益非淺,長天後,我一定要繼承革命先烈遺
志,成為國家的有用之才。那麼,我就要從現在做起,不僅要發奮圖強,努力學習,更要懂得做一個感
因之人!"這次春遊將成為我最美好的回憶!
Ⅳ 怎麼安裝在python里安裝opencv
OpenCV配置教程
3.### (1)復制cv2.pyd將」opencvuildpython2.7x64」或」opencvuildpython2.7x86」(根據python版本)文件夾中找到cv2.pyd」,復制到Python安裝文件的」C:Python27Libsite-packages」文件夾中。
測試:
使用pycharm,用下面代碼進行測試:
1.import cv
2.import numpy as np
3.img = cv2.imread("C:lena.jpg")
4.cv2.imshow("lena",img)
5.cv2.waitKey(10000)
出現女神就可以了
Ⅵ python怎麼安裝opencv庫
本文教大家在Window系統下Python如何安裝OpenCV庫。
因為有強大的pip,所以只需要兩步就可安裝OpenCV庫,步驟見下:
第一步:win+R 打開運行,輸入cmd進入命令行窗口,看到如下界面:
第二步:直接輸入pip install opencv-python,如下圖:
等待安裝:
*強調:圖片中紅線表面,pip是從這個地址下載OpenCV庫的。
下載完成。
從圖中紅線可以看到,Opencv庫已成功安裝,且這個庫的大小是23.1MB。
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Ⅶ opencv和python的區別
Python是著名的「龜叔」Guido van
Rossum在1989年聖誕節期間,為了打發無聊的聖誕節而編寫的一個編程語言,那麼opencv和python的區別是什麼呢?下面我們就來具體了解一下opencv和python