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opencv形态学操作

morphologyEx void Demo_1(int, void*) { cvtColor(img1, img_gray1, COLOR_BGR2GRAY); //二值化 threshold(img_gray1, img2, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow(win2,img2); //形态学操作 Mat kernel1 = getStructuringElement(MorphShap

python将视频转为多个gif

import cv2import imageioimport numpy as npdef make_gif(fps=200):buff = []Flog = Truecap = cv2.VideoCapture("/home/dfy/下载/TsinghuaDogBaseline/123.mp4")while Flog:Flog, frame = cap.read()if Flog:img3 = cv2.resize(frame, (360, 460))img3=cv2

书单测试

// 正常配置 window.cnblogsConfig = { ... }; // 书单配置 window.cnblogsConfig.bookList = [ { title: '标题1', books: [ { cover: 'https://images.weserv.nl/?url=https

图像形态学

除了之前写的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。还有很多其它形态学计算。 1、图像梯度 形态学梯度就是膨胀图与腐蚀图之差，梯度从原区域的膨胀中减去了原区域的收缩，保留了图像的外边缘部分，也就是图像的轮廓。 imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp'; img = imread(imgPath); img

Python中读取图片并转化为numpy.ndarray()数据的6种方式

原文链接：https://blog.csdn.net/elvirangel/article/details/96157615   import numpy as np import cv2 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from PIL import Image import skimage.io