本篇文章给大家谈谈OpenCV之python学习笔记，以及opencvPython tutorials对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
如何在Python中使用OpenCV的
可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread（）函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。
解决这个问题的一种常用方法是形态转换，它涉及在图像上使用一系列的扩张和腐蚀来去除不需要的边缘和闭合间隙。我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。
到文末下载OpenCV的安装包。其实这个安装包就是一个解压缩。在安装包解压的目录找到这个文件。把这个文件拷贝到Python的包安装目录下面。在Python的shell导入cv2模块试试，看是不是安装好了。
opencv是直接提供python接口的，以opencv10为例，在opencv的build文件夹下包括提供了包括java，python、x86，x64的相应接口，在python接口中提供了.pyd文件，供python语言使用。
首先分两个：第一个：Python程序中如何导入OpenCV 解决方法：找到opencv源代码中的cv2文件夹 ***到anaconda的lib文件夹中 再导入cv2，就好了。
Python学习笔记
1、【判断】Python语句“x = a，b，c”中，x是一个元组。
2、不过，也不尽然，不久前我发现了一个更好的方法：（以我建一个表为例） 打开企业管理器。 在关系中“右击”，“新建关系”，在让你选择表时选择取消。
3、Python基本数据类型 列表和元组的操作方法 字符串操作方法 基本的字典操作方法 以上这些可以略微掌握之后就进行下一步，遇到忘记不会的可以再参考一下书和笔记。
4、Python学习笔记（28） - Python读取word文本 - 程序员大阳的博客... 简介 Python可以利用python-docx模块处理word文档，处理方式是面向对象的。
OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取
1、尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。
2、对象后，通过该对象，对之前SIFT产生的特征点进行遍历，找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。
3、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。
4、图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。
5、根据几张图片在opencv中确定轨迹的步骤：读入图片：使用OpenCV库中的cv：imread函数读入每张图片，将其转换为OpenCV中的Mat数据类型。
6、解决思路如下：sift匹配分为两部分，第一部分，sift特征点检测； 第二部分，sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分，这样检测的特征点可能会多些。
关于OpenCV之Python学习笔记和opencvpython tutorials的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
