opencv-python实战案例

下面是几个实战案例：

1. 人脸识别：使用OpenCV的人脸识别特征分类器，对图像或视频中的人脸进行识别和标记。

2. 目标跟踪：通过选择一个特定的目标，可以使用OpenCV追踪该目标的运动，并在视频中实时标记目标。

3. 图像分割：使用OpenCV的分割算法，将图像分成多个子区域。

4. 目标检测：使用OpenCV的目标检测算法，对图像或视频数据中的特定目标进行检测和定位。

5. 视频处理：使用OpenCV对视频数据进行处理，包括增强视频质量、去除噪声、减少抖动等。

这些案例只是OpenCV的一小部分应用，它也可以应用于许多其他领域，如机器人、农业、医学图像处理等。

相关问题

opencvpython实战案例

以下是几个OpenCV-Python实战案例：
1. 图像的创建和颜色空间转换

import cv2

# 创建一个黑色的图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)

# 画一条蓝色的对角线
img = cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)

# 将图像从BGR转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 图像的平滑处理

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 使用5x5的高斯核平滑图像
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

3. 图像的边缘检测

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img,100,200)