python + opencv で画像を回転 rev2 - かすブログ
前回の記事は以下 skattun.hatenablog.jp 前回はdst画像の背景が黒くなっていたので、alphaチャンネルを使って 背景透過にしたrev2を用意 import numpy as np import cv2 # 画像読み込み(alphaチャンネル有り) src_mat = cv2.imread("001.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) print(src_mat.shape) # 32,32,4 # 画像サイズの取得(横, 縦) size = tuple([src_mat.shape[1], src_mat.shape[0]]) # dst 画像用意 dst_mat = np.zeros((size[1], size[0], 4), np.uint8) # 画像の中心位置(x, y) center = tuple([int(size[0]/2),
Python, OpenCVで顔検出と瞳検出（顔認識、瞳認識） | note.nkmk.me
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。 以下に公式のチュートリアル（英語）がある。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、 静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について説明する。 画像ファイルを読み込んで顔検出・瞳検出を行うサンプルコード まず最初に画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出を行うサンプルコードを示す。説明およびリアルタイム処理のサンプルコードは後述。 import cv2 face_cascade_path = '/usr/local/opt/opencv/share/'\ 'OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' eye_
動画を早送りして任意フレームから開始し任意間隔で画面キャプチャを保存するOpenCV - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 cap = cv2.VideoCapture('Video_001.avi') frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # 総フレーム数とFPSを確認 print("FRAME_COUNT: ", frame_count) print("FPS: ", fps ) # 20分ぐらいのところまで早送り start_pos = fps * (60 * 20) # フレームポジションをファイル名にして、1秒4枚ぐらいの気持ちで画像保存 print("-- start") for idx in range(start_pos, frame_count, round(fps/4)): cap.
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
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