本篇文章给大家谈谈python怎么调用opencv，以及python怎么调用其他py文件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。...
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1、使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。
2、通过anaconda创建包含python和opencv的虚拟环境，然后在python编译器pycharm中引用该虚拟环境。
3、如果读取图像首先要导入OpenCV包，方法为：[python] view plain copy import cv2 读取并显示图像 在Python中不需要声明变量，所以也就不需要C++中的cv：Mat xxxxx了。
首先 去设备管理器查看硬件运行是否正常，或者使用其他调用摄像头的程序测试，如360魔法摄像头，微信、qq视频等。然后 ，使用opencv调用摄像头。
这种情况可能是因为Python中的OpenCV库无法直接读取某些特定类型的摄像头数据流，需要使用其他工具或库来解决。下面是一些可能的解决方法：确认URL地址正确性：首先，请确保URL地址是正确的，可以使用浏览器进行测试。
监控摄像头所处环境所致。即使是白天，如果监控摄像头处在黑暗的环境中，它依然会显示黑白图像，是不是环境问题，只需要看看摄像头红外灯板是否有微弱红光，有则证明是环境的影响。监控显示器故障。
一般原因是驱动程序或监控软件安装的问题，重新安装看是否能解决问题。如果是部分摄像头不显示，一般是单个摄像头的连接问题。主要是视频线与主机的连接是否完好。可通过测试仪先检测摄像头是否正常。
可视摄像头不显示水深是存在故障的意思。水下摄像头有时不显示是因为，摄像头线路不稳定。建议更换网线或者重做水晶头，建议排查一下是否是交换机资源不足。
一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。
均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。
从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。
然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。在白色背景上提取的ROI 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
使用包围框框柱目标物体，这种操作比较简单，但是通常框中也会有一些其他的区域。
将原图旋转该角度，以使得要裁剪的区域旋转到水平方向；将要裁剪区域的坐标做相应的转换，转换为旋转后的坐标；对该区域进行裁剪。
首先，打开电脑里面的AI，并将一张需要制作的图片添加进入。然后选择矩形选框工具在图片上绘制一个矩形，然后全选两个图层，右键弹出来的选项，选择创建剪切蒙版。这样就是自己想要的部分就被剪切出来了。
我见过的文献提过一些方法……比如说将Haar检测后的眼部区域的横向纵向的积分图进行扫描，通过极值点可以判断眼球的水平和垂直坐标。但如果你还想要更精确的内容，可能会涉及边缘检测的内容。
使用OpenCV中的inRange（）函数，可以根据给定的颜色范围将目标图之外的区域剔除。
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