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  • OpenCV Python 4.0安装

    2020-03-09 21:56:05
    如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可: pip install opencv-python 执行如上命令会默认安装最新版本,如果需要指定版本则执行 pip i...

    转自:https://www.cnblogs.com/zhaobinyouth/p/11061172.html

    1.安装OpenCV-Python

    如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可:

    pip install opencv-python
    

    执行如上命令会默认安装最新版本,如果需要指定版本则执行

    pip install opencv-python==xxx
    

    其中,xxx表示opencv-python存在的合法的version

    2.OpenCV Python的扩展模块

    如果你还想使用OpenCV Python的扩展模块,执行如下命令行即可

    pip install opencv-contrib-python
    

    3.更新

    如果你已经安装了OpenCV以前的3.x版本只需要执行对应的升级安装命令行如下(假设你已经安装opencv-python 3.x)

    pip install –upgrade opencv-python
    

    如果更新时出错,就卸载后重装

    pip uninstall –upgrade opencv-python 。。。 pip install –upgrade opencv-python
    

    4.测试
    直接进入python解释器
    输入如下

    import cv2 cv2.__version__
    

    打印出version即表示安装正确了。

     

     

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  • OpenCV Python 4.0安装与开发注意事项

    千次阅读 多人点赞 2019-01-21 09:20:43
    OpenCV4.0发布已经快两个月啦,Python社区终于推出了OpenCV Python4.0的安装包与扩展模块安装包,下载地址如下: https://pypi.org/project/opencv-python/ 安装OpenCV-Python 如果你是第一次使用OpenCV Python...

    OpenCV4.0发布已经快两个月啦,Python社区终于推出了OpenCV Python4.0的安装包与扩展模块安装包,下载地址如下:

    https://pypi.org/project/opencv-python/

    安装OpenCV-Python

    如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可:

    pip install opencv-python
    上述命令行会成功安装OpenCV4.0开发包

    如果你还想使用OpenCV Python的扩展模块,执行如下命令行即可:

    pip install opencv-contrib-python
    上述命令行会既安装OpenCV4.0 release模块又安装扩展模块
    如果你已经安装了OpenCV以前的3.x版本只需要执行对应的升级安装命令行如下(假设你已经安装opencv-python 3.x)
    pip install –upgrade opencv-python
    即可升级安装到最新OpenCV 4.0的Python语言开发包。
    如果在安装的时候遇到python命令不识别或者pip命令行不识别,请执行如下的命令行实现安装:
    python –m pip install opencv-python
    或者
    python –m pip install opencv-contrib-python

    安装好以后打开pycharm IDE,执行如下测试代码

    import cv2 as cv
    
    src = cv.imread("D:/images/test5.png")
    cv.imshow("opencv-python", src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

    运行显示如下:

     

    重大改动

    注意这些改变只存在与OpenCV-Python与OpenCV-Contrib-Python开发包中
    1.在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件
    现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。

    2.全部取消CV_XXX这种枚举类型,比如在3.x中可以正常使用的语句

    # OpenCV 3.x中
    namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
    
    # OpenCV4.x
    namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)

    3.findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数

    # 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值分别为
    # image 返回的图像
    # contours 每个轮廓的点集合
    # hierarchy 每个轮廓对应的层次信息
    binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    OpenCV4.0中需要改为

    contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    4.增加了python语言版本的对DNN模块的加持!
    支持图像分类、对象检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络的使用,而且代码特别简洁,以图像分类Inception h5模型代码调用为例,演示如下:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    bin_model = "D:/projects/opencv_tutorial/data/models/googlenet/bvlc_googlenet.caffemodel"
    protxt = "D:/projects/opencv_tutorial/data/models/googlenet/bvlc_googlenet.prototxt"
    
    # Load names of classes
    classes = None
    with open("classification_classes_ILSVRC2012.txt", 'rt') as f:
        classes = f.read().rstrip('\n').split('\n')
    
    # Load a network
    net = cv.dnn.readNetFromCaffe(protxt, bin_model)
    
    winName = 'Deep learning image classification in OpenCV'
    cv.namedWindow(winName, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    cap = cv.VideoCapture("D:/images/video/lane.avi")
    while cv.waitKey(1) < 0:
        hasFrame, frame = cap.read()
        if not hasFrame:
            cv.waitKey()
            break
        result = np.copy(frame)
        # Create a 4D blob from a frame.
        blob = cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (224, 224), (104, 117,123), False, crop=False)
    
        # Run a model
        net.setInput(blob)
        out = net.forward()
    
        # Get a class with a highest score.
        out = out.flatten()
        classId = np.argmax(out)
        confidence = out[classId]
    
        # Put efficiency information.
        t, _ = net.getPerfProfile()
        label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency())
        cv.putText(result, label, (0, 15), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0))
    
        # Print predicted class.
        label = '%s: %.4f' % (classes[classId] if classes else 'Class #%d' % classId, confidence)
        cv.putText(result, label, (100, 50), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 0), 2)
        cv.imshow(winName, result)

    运行截图如下

     

    5.最不可思议的改动-级联检测器训练工具不见啦

    -opencv_createsamples
    -opencv_traincascade
    
     

    上述两个级联检测器训练的工具居然神奇的从release模块中消失啦,而且在OpenCV4.0的官方release notes中居然没有任何说明!望周知!想训练级联检测器千万别用4.0.x的版本了。

    总结
    OpenCV4.0已经更新了有一段时间了,从C++ API到这几天刚刚出炉的OpenCV-Python API我一直在不断使用,调用常见模块大多数的相关API,总来说接口规范比以前进步很大,很多算法的API都用过同一个API给予不同的参数即可调用,大部分接口采用了代码实现与API分离的设计原则,极大的降低了学习成本,有利于初学者更快的学习入门。

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    千次阅读 2019-05-09 16:26:34
    opencv python 图像去噪文章目录: https://blog.csdn.net/Annihilation7/article/details/82718470 https://segmentfault.com/a/1190000015846441
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  • opencv python全屏显示、置窗口大小和位置

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    opencv python全屏显示、设置窗口大小和位置文章目录:一、全屏显示图片或视频二、设置窗口的大小和位置1、设置窗口的大小2、设置窗口的位置 一、全屏显示图片或视频 有时我们需要显示图片或者视频流,全屏显示,...

    一、全屏显示图片或视频

    有时我们需要显示图片或者视频流,全屏显示,就是不要边框,下面介绍具体实操。

     out_win = "output_style_full_screen"
    cv2.namedWindow(out_win, cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.setWindowProperty(out_win, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
    cv2.imshow(out_win, output)
    

    注意:

    cv2.WINDOW_NORMAL 和 0 是一样的,设置成normal之后,拖动鼠标是可以改变窗口的大小的,不设置是改变不了窗口的大小的。

    主要通过setWindowProperty()函数实现

    def setWindowProperty(winname, prop_id, prop_value): # real signature unknown; restored from __doc__
        """
        setWindowProperty(winname, prop_id, prop_value) -> None
        .   @brief Changes parameters of a window dynamically.
        .   
        .   The function setWindowProperty enables changing properties of a window.
        .   
        .   @param winname Name of the window.
        .   @param prop_id Window property to edit. The supported operation flags are: (cv::WindowPropertyFlags)
        .   @param prop_value New value of the window property. The supported flags are: (cv::WindowFlags)
        """
        pass
    

    参数说明:

    • winname: 窗口的名字
    • prod_id: 窗口属性的id , 所以这里也可以填写0,1 等对应的属性id数值
    • prop_value: 属性的值

    二、设置窗口的大小和位置

    1、设置窗口的大小

    改变的是窗口的显示大小,并不会显示图片的大小。

    cv2.namedWindow("resized",0);
    cv2.resizeWindow("resized", 640, 480);
    cv2.imshow("resized",iamge)
    cv2.waitKey(0)
    

    2、设置窗口的位置

    cv2.moveWindow("winname",x,y)
    

    官网文档定义:

    def moveWindow(winname, x, y): # real signature unknown; restored from __doc__
        """
        moveWindow(winname, x, y) -> None
        .   @brief Moves window to the specified position
        .   
        .   @param winname Name of the window.
        .   @param x The new x-coordinate of the window.
        .   @param y The new y-coordinate of the window.
        """
        pass
    
    

    参数说明:

    • winname : 将被设置的窗口的名字。
    • x :窗口左上角的x坐标。
    • y :窗口左上角的y坐标。

    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述
    ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠

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