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1.为什么要引入HSI彩色模型？ 简单的来说，RGB模型可以很好的适应颜色的事实，但是并不能很好的适应人解
这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、相关概念 一般我们人区分谁是
最近项目中需要实现两组图片对比，并能将两者的区别标识出来。 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最终实现该功能，在这里记录下： 想要实现此demo，首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Pyt
特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数
在opencv中scharr滤波器是配合sobel算子的运算而存在的。当sobel内核为3时，结果可能会产生比较明显的误差，针对这一问题，Opencv提供了scharr函数。该函数只针对大小为3的核，
80后可能还对儿时玩过的一种经典木质的拼图板游戏记忆犹新，一般是一种4*4或5*5规格的手持活动板，通过挪动每个小板子的位置，拼出来板子上完整的图像，那时候还没有网吧，手机也还是大哥大的天下，所以这也
今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是
python部分 #!/usr/bin/env Python # coding=utf-8 from ctypes import * from PyQt5.QtCore import * fr
使用Python+OpenCV实现实时眼动追踪，不需要高端硬件简单摄像头即可实现，效果图如下所示。 项目演示参见：https://www.bilibili.com/video/av751
python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标代码： groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h2, w1 = ground
