问题：当使用source命令时出现source不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 解决方法：将source改成activate即可惹！ 问题：ModuleNotFoundError：No module named ‘cv2’ 解决方法：1.使用pip install opencv-python命令；2.若1不可行的话在终端输入以下import cv2看一下
简 介： 对于训练集合进行扩增，需要根据图片本身在应用中可能遇到的变化进行。对于图片中的数码管数字识别，一个最重要的问题是字符的平移，特别是对于字符1来说，遇到的可能性最大。比如在一些三位半，四位半的数字表中，最前面的数字可能只有1,0两个数字，所以分割过程中，1的位置有可能位
导语 小编这几天都没更新撒！因为在练车考试模拟没时间嘛~从学习开始到今天练车这么艰难都走古来了撒。 昨天晚上都还在忐忑紧张慢慢地睡着，一大早跑去考试场地，等了几个小时，long long ago。。。。。。 喊到我的那一刻自信地走进去： 结果挂在了最后一个科目上，2333333~小
最近为了毕设的车牌识别准备学习一下opencv这里记录一下学习的过程和笔记 opencv 图像操作imread 读取图像imshow显示图像waitKeyresize改变图像大小cvtColor改变颜色imwrite 写入图像hsv如何找到要追踪的HSV值？ 马赛克马赛克方式一马赛克方式二马赛克方式三人脸马赛克 人
# import the necessary packages from picamera.array import PiRGBArray from picamera import PiCamera import RPi.GPIO as GPIO import time import cv2 # initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture GPIO.setmode(GPIO.BOARD) INT1 = 11 I
简介 本篇博文将实现基于python的运动物体检测。 依赖库 opencv-python 基本动作检测 在计算机视觉中，我们把运动看作是环境的变化。为了计算转换，我们必须有一个背景图像来比较。所以，我们在程序的开头保存第一个图像。 # Converting the image to GrayScale gray = cv2.cvtCo
1. 首先了解下0xFF 显然，这是个16进制数，FF为1111 1111，写完整的话就是0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111，一个32位的二进制（因为0xFF存储为int类型，而int为4byte，即32bit） 2. &0xFF 这个是对0xFF做了逻辑与的操作，即1&1->1，其他都是0。要知道，计算机存储数据是按照补码的形式存储的（也
基于Opencv的图像卡通化 基于Opencv的图像卡通化铅笔素描效果国画效果抽象效果 基于Opencv的图像卡通化 主要工具是高斯滤波器、细节增强滤波器、双边滤波、拉普拉斯滤波器。 铅笔素描效果 将输入图像灰度化后及逆行高斯滤波，其中由于高斯滤波服从正态分布，核数越大、越模
【OpenCV学习】（七）图像滤波 背景 图像滤波的作用简单来说就是将一副图像通过滤波器得到另一幅图像；明确一个概念，滤波器又被称为卷积核，滤波的过程又被称为卷积；实际上深度学习就是训练许多适应任务的滤波器，本质上就是得到最佳的参数；当然在深度学习之前，也有一些常见的滤波器，本篇主
在对图像进行resize操作的时候 img_pil = Image.open("1.jpg") img_pil = img_pil.resize((512, 512)) print(type(img_pil)) # <class 'PIL.Image.Image'> img_cv2 = cv2.imread("1.jpg") img_cv2 = cv2.resize(img_cv2,(512, 512)) pri
【OpenCV学习】（五）图像运算 背景 图像本质就是矩阵，对图像的处理往往就是矩阵的运算；常见的运算有加法、减法和位运算等，一些进阶的滤波等操作，也是基于这些简单运算而来的，只是修改了一些参数而已； 一、加法运算 实际上就是像素值的相加，起到一个调节亮度（曝光）的效果； 案例代码： org =
When the image file is read with the OpenCV function imread(), the order of colors is BGR (blue, green, red). ref: Convert BGR and RGB with Python, OpenCV (cvtColor)
前两天需要自动化登录一个商城的后台 用的是playwright 没有用selenium 中间出了一个滑块验证 现阶段playwright教程不是太多，自己做移动的时候各种找，费劲巴拉的。现在自己整出来了就记录一下吧！ 如过帮助到了可否关注推荐分享 来个三连？ 样式~大概这个样子 上流程，首先缺口获取 #
0x00思路概览 该程序整体逻辑是，识别你的脸并保存count（计数器）张你的脸的图片，然后退出，或者在运行中按q。 其中有两层重要的循环 1.持续调用摄像头循环-----while true 2.处理识别函数识别出的每张脸的函数-----for xywh in face 0x01代码概览 （分类器是啥？）-------F&A --2 0x02.相
1.具体代码实现： # 1 导入库 import cv2 import argparse # 2 获取参数 parser = argparse.ArgumentParser() # 3 添加参数 parser.add_argument("index_camera", help="the camera ID", type=int) # 4 解析参数 args = parser.parse_args() print("the camera index:&
numpy.array类对数组的操作进行了极大的优化，它允许某些类型的批量操作，而这些操作在普通的python列表中是不可用的。这些类型的numpy.array都是opencv中特定于数组类型的操作，对于图像操作来说很方便。 import cv2 img = cv2.imread('010.jpg') img[0,0] = [255,255,255] cv2.i
一、实验目的 用OpenCV编写一个程序，对给定图像中的局部区域打上马赛克效果，通过该实验让学生了解给图像打马赛克的原理，掌握具体的编程方法。 二、实验要求 1、用OpenCV编写一个程序，对给定图像中的局部区域打上马赛克效果，要求能通过拖动鼠标的方式让使用者灵活自主地给图像打马
findContours函数参数： image:需要查找轮廓的图片，图片为二值图像 mode：查找轮廓的模式： cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测轮廓但不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立具有两个等级关系的轮廓 cv2.RETR_TREE 建立具有树形等级结构的轮廓
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 MediaPipe+Opencv 通过手势识别来控制电脑鼠标的移动和点击，如果有兴趣的话，可以代替鼠标去打游戏。先放图看效果。用画图板来测试 黄框代表电脑屏幕的范围，将黄框的宽高映射到电脑屏幕的宽高。食指竖起并且中指弯下时，移动鼠标。食指和中指
代码 import cv2 if __name__ == '__main__': # 读取视频 capture = cv2.VideoCapture('./videos/person.mp4') # 常用属性 # 视频文件的当前（播放）位置, 以毫秒为单位。 (1秒 =1000 毫秒) print(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)) # 基于以 0 开始的
简 介： 根据检测到的Apriltag的图像，可以提取摄像头与Apriltag之间的距离和角度，这些参数可以用于对移动车模的定位。 关键词： Apriltag，单应矩阵，欧拉角
数字图像与机器视觉基础补充 彩色图像文件转换为灰度文件使用opencv不使用opencv 彩色图像(RGB)转为HSV、HSI 格式HSVHSI 参考 彩色图像文件转换为灰度文件 使用opencv 代码： import cv2 as cv img = cv.imread('189.png', 1) img_1 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GR
# 获取当前机器gpu的数量 def get_gpu_count(): # return len(os.popen("nvidia-smi -L").read().strip().split("\n")) # num_default = len(os.popen("nvidia-smi -L").read().strip().split("\n")) pattern = "(GPU \d
俺也没玩儿过体感游戏…想着要是能够在远处控制鼠标就好了，于是就萌生了一个初步的想法：使用光源例如手电筒控制鼠标的移动，对着电脑屏幕，我往左挥，鼠标就往左移，往右挥，就往又移动… 实现方案 获取电脑摄像头的图像，跟踪光斑位置，并转化为电脑屏幕坐标移动鼠标到该位置 环境准备 目标
利用Google开源手部追踪 以下为代码及其讲解 import cv2 #导入opencv库 import mediapipe as mp #导入Google开源mediapipe库 import time #导入时间库 cap = cv2.VideoCapture(0) #调用视频流（摄像头或视频文件） mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() #选择
