使用cv2.dnn实现GoogleNet图像分类
Face-recognition实现人脸识别
Opencv实现信用卡识别
Opencv实现停车位识别
Dlib+Opencv库实现疲劳检测
Dlib库实现人脸关键点检测(Opencv实现)
Opencv+YOLO-V3实现目标跟踪
YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)——改进——>更加的易懂
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
def ToBGR(save_path,img_path="E:\\Data(D)\\workspace\\max\\OK\\train\\01\\01"):
#列出指定路径下的所有文件
imgPdir=os.listdir(img_path)
for imgdir in imgPdir:
#列出当前子文件下的图片(注意这里的路径需要完整的路径,不然找不到图片的路径)
imgdir=img_path+"\\"+imgdir
img=os.listdir(imgdir)
#将当前列出的图片进行转换
for cimg in img:
#首先将文件名和文件后准名进行切分
filename,ext=os.path.splitext(cimg)
#路径进行拼接
imgfile=filename+'.png'
#打开文件
openimg=imgdir+"\\"+cimg
newImg=cv2.imread(openimg)
#以PNG格式保存到指定的路径
saveImg=os.path.join(save_path,imgfile)
#saveImg=data/train/001.png...
cv2.imwrite(saveImg,newImg)
print('正在转换...')
print("完成转换!\n")
if __name__ == '__main__':
ToBGR(save_path="data/val")
比如从.bmp格式转换到.png格式:
YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)
Opencv中使用Tracker实现物体跟踪
Opencv实现颜色检测
Opencv实现目标检测
Opencv实现对象跟踪