“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 1、上传图片移除背景后下载。在线抠图软件_图片去除背景 | remove.bg – remove.bg

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

2、对下载的图片放大2倍。ClipDrop - Image upscaler

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

 3、对放大后的下载照片进行编辑。

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

 4、使用deepfacelive进行换脸。

1)将第三步的照片复制到指定文件夹。C:\myApp\deepfakelivetemp\DeepFaceLive_NVIDIA\userdata\animatables

2)如下设置deepfacelive软件。

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

  

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

3)编写python程序,将自动生成的jpg文件转换成视频文件。

a)安装cv2模块。

pip install opencv-python

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成

 b)源代码编写:

import os
import wx
import cv2

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, title):
        super(MyFrame, self).__init__(parent, title=title, size=(300, 200))

        panel = wx.Panel(self)
        vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)

        self.btn = wx.Button(panel, label='选择文件夹')
        self.btn.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.onOpenFolder)
        vbox.Add(self.btn, flag=wx.ALIGN_CENTER|wx.TOP|wx.BOTTOM, border=20)

        panel.SetSizer(vbox)

        self.Show(True)

    def onOpenFolder(self, event):
        dlg = wx.DirDialog(self, '选择文件夹', style=wx.DD_DEFAULT_STYLE)

        if dlg.ShowModal() == wx.ID_OK:
            folder_path = dlg.GetPath()
            print('您选择的文件夹是:{}'.format(folder_path))
            self.createVideo(folder_path)

        dlg.Destroy()

    def createVideo(self, folder_path):
        # 获取文件夹中的所有JPG序列文件
        file_list = os.listdir(folder_path)
        file_list.sort()
        jpg_list = [os.path.join(folder_path, f) for f in file_list if f.endswith('.jpg')]

        # 读取第一张JPG文件获取视频尺寸
        img = cv2.imread(jpg_list[0])
        height, width, _ = img.shape

        # 初始化视频写入器
        video_path = os.path.join(folder_path, 'output.mp4')
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
        out = cv2.VideoWriter(video_path, fourcc, 30, (width, height))

        # 逐帧读取JPG文件并写入视频
        for jpg_file in jpg_list:
            img = cv2.imread(jpg_file)
            out.write(img)

        out.release()

        print('视频文件已生成:{}'.format(video_path))

if __name__ == '__main__':
    app = wx.App()
    frame = MyFrame(None, 'JPG序列文件合成视频')
    app.MainLoop()

c)代码解释:

以下是"使用Python编写wxPython模块:选择一个文件夹,将其中的JPG序列文件从001.jpg到304.jpg合成为一个视频文件"的Python代码解释:

首先我们导入了必要的模块,包括os、wx和cv2模块。os模块用于处理文件和文件夹,wx模块用于创建GUI应用程序,cv2模块用于读取和写入图像和视频文件。

这里我们定义了一个名为"MyFrame"的wxPython框架类,并在其中实现了两个方法:__init__和onOpenFolder。__init__方法用于初始化GUI框架和按钮,onOpenFolder方法用于处理选择文件夹按钮被点击的事件。我们还定义了一个名为"createVideo"的方法,用于将JPG序列文件合并为视频文件。

最后,我们在主程序中创建了一个wxPython应用程序实例,并创建了一个名为"MyFrame"的框架实例。我们将应用程序主循环放在最后一行,以便应用程序可以一直运行,直到用户关闭窗口。

总的来说,这个Python程序使用wxPython模块创建了一个GUI应用程序,该应用程序允许用户选择一个包含JPG序列文件的文件夹,并将它们合并为一个视频文件。它使用OpenCV库来读取和写入图像和视频文件。

d)结果:

“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“,python,opencv,合成文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-565877.html

到了这里,关于“探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python图像处理:使用OpenCV对图像进行HSV和RGB表示法的转换

    Python图像处理:使用OpenCV对图像进行HSV和RGB表示法的转换 在图像处理中,我们经常需要使用不同的颜色表示法来处理图像。在OpenCV中,我们可以使用HSV(色相、饱和度、亮度)表示法来替代标准的RGB(红、绿、蓝)表示法来处理图像。HSV表示法更为直观和易于使用,因为它将

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • python opencv+tkinter 使用tkinter实现交互式图像处理工具

    tkinter 基本控件与使用 我们将学习如何使用Tkinter包编写一些图形用户界面程序。Tkinter是Python的一个标准包,因此我们并不需要安装它。我们将从创建一个窗口开始,然后我们在其之上加入一些小组件,比如按钮,复选框等,并使用它们的一些属性。话不多说,让我们开始吧

    2024年02月10日
    浏览(74)
  • OpenCV(图像处理)-基于python-滤波器(低通、高通滤波器的使用方法)

    低通滤波 :低通滤波可以去除图像的噪音或平滑图像。 高通滤波 :可以帮助查找图像的边缘。 噪音 :即对一幅图像的产生负面效果,过暗或过亮的部分,一幅图像中,低于或高于某个像素点的值,都可以认为是噪音。 卷积核 :即用来滤波的矩阵,卷积核一般为奇数,如

    2024年02月09日
    浏览(48)
  • 数字图像处理(实践篇)二十七 Python-OpenCV 滑动条的使用

    目录 1 涉及的函数 2 实践 1 涉及的函数 ⒈ setWindowProperty()用于设置GUI应用程序的属性 参数 : ① 

    2024年01月25日
    浏览(36)
  • python --opencv图像处理(图像腐蚀与图像膨胀)

    图像的腐蚀( Erosion )和膨胀( Dilation )是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。 又出来新名词了:形态学。 图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。数学形态学( Mathematical morphology ) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像

    2024年02月08日
    浏览(38)
  • 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理

    本书京东 优惠购书链接 https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN 独家连载专栏 https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 形态学图像处理是基于形状的图像处理,基本思想是利用各种形状的结构元进行形态学运算,从图像中提取表达和描绘区域形状的结构信息。形态学运算的数学原

    2024年02月19日
    浏览(48)
  • “Python OpenCV 图像格式转换:RGB与BGR互转“——使用OpenCV库进行图像处理的过程中,经常需要进行不同格式之间的转换。其中最为常见的就是R...

    “Python OpenCV 图像格式转换:RGB与BGR互转”——使用OpenCV库进行图像处理的过程中,经常需要进行不同格式之间的转换。其中最为常见的就是RGB和BGR格式之间的转换。本文将详细介绍如何使用opencv-python库将图像从RGB格式转换为BGR格式以及从BGR格式转换为RGB格式。 要实现图像格

    2024年02月12日
    浏览(57)
  • Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之六 简单图像倾斜校正处理效果

    目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单实战案例 之六 简单图像倾斜校正处理效果 一、简单介绍 二、简单图像倾斜校正处理效果实现原理 三、简单图像倾斜校正处理效果案例实现简单步骤 四、注意事项 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对

    2024年04月13日
    浏览(41)
  • Opencv+Python图像像素处理

    目录 二值图像的像素访问、修改 单个像素访问、修改  多个像素修改 彩色图像(三维数组) 像素访问、修改 BGR模式 像素访问、修改 单个像素访问、修改 打印结果:   多个像素修改 运行结果:  BGR模式 像素访问、修改 运行效果:    对于三维数组(BGR模式) img[0,3

    2024年02月12日
    浏览(34)
  • Python-OpenCV中的图像处理-图像平滑

    使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界)。所以边界也会被模糊一点。(当然,也有一些模糊技术不会模糊掉边界)。 这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平

    2024年02月13日
    浏览(30)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包