1.python+opencv实现/短视频一键去水印
2.CV2笔记--图像处理：色彩空间

python+opencv实现/短视频一键去水印

       在制作ppt个人文章或者分享过程中，经常会遇到一些带有水印的情况，不少人都希望能够去除这些水印，提高和视频的观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现的去水印功能。

       首先，10110101的源码我们需要导入OpenCV和NumPy库。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，NumPy是Python的一个科学计算库，提供了高性能的多维数组对象。

       在代码中，我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，南天门副图源码可以是"image"或"video"。当pmode为"image"时，我们从指定路径读取一张；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。

       接下来，我们获取的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。

       在鼠标回调函数中，洗盘力度对比公式源码我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。

       接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除中的水印。在该函数中，股票多空转折指标源码我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，得到最终的去水印结果。

       在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的小霸王在线游戏源码破解格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。

       当处理的是一张，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的。

       通过以上代码，我们实现了和视频的去水印功能。运行代码并选择相应的处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏和观看视频，提高视觉体验。

       总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。

       点击获取源码：

       python+opencv实现/短视频一键去水印

CV2笔记--图像处理：色彩空间

       学习目标：改变图像的色彩空间

       OpenCV拥有超过种与色彩空间转换相关的方法。其中，BGR到Gray和BGR到HSV的转换是最常用的。

       改变色彩空间使用的函数是cv2.cvtColor(src, code)，参数：

       注意：在OpenCV中，读入的彩色图是按照BGR排列的，而不是我们习惯的RGB。

       Note：在OpenCV的HSV空间中，Hue的范围是[0, ]，Saturation的范围是[0, ]，Value的范围是[0, ]。不同软件设定的范围可能不同。在比较之前，必须进行统一。

       有色物体的追踪

       HSV空间在表示颜色上比BGR空间更为便利。接下来，我们就在HSV空间中，提取视频每帧图像中的**。

       在此之前，先介绍一下HSV空间中的cv2.inRange()函数，它接受三个参数：

       函数返回一个与原图大小相同的二值图像作为mask。原图中所有满足HSV空间下指定范围的位置都被标记为，其他位置标记为0。

       如何确定HSV空间下目标颜色的范围?

       依然可以通过cv2.cvtColor()这个方法。只不过传入的不是图像，而是目标颜色在BGR空间下的值。

       HSV空间下标准**的值就是(, , )。因此我们可以把Hue的范围设置在附近，Saturation和Value也设置一定的范围，以此作为上下界。这个过程也可以使用网上的一些色彩空间转换器，但不要忘记统一到OpenCV下的HSV的范围中。