这是树哥讲python的第八篇文章。在编程语言中有一个非常有用的语法：函数。通过编写函数，对于反复使用的功能可以直接调用，能省很多精力。而时间库则是python最常用的一个库，今天树哥通过绘制一个“数字时钟”来讲解函数和时间库相关的知识。image.png一、案例分析案例：题目：绘制一个是数字时钟，要求数值时钟的时间与现实生活的时间相符。如上图所示：分析：这其实是两个问题：绘制时间。按照时间的变化
一、形态学检测简介1 图像分析及预处理拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重：式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.2 平滑处理为了尽可能避免将背景当作缺陷，需要对图像进行平滑处理，这样虽然会使缺陷的边界模糊，但是有利于减少背景的
原创
2021-11-08 13:35:43
157阅读
一、形态学检测简介1 图像分析及预处理 拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化 为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重： 式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.
原创
2022-04-07 11:47:09
188阅读
一、形态学检测简介1 图像分析及预处理拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重：式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.2 平滑处理为了尽可能避免将背景当作缺陷，需要对图像进行平滑处理，这样虽然会使缺陷的边界模糊，但是有利于减少背景的
原创
2021-11-08 14:03:02
38阅读
0 项目背景在本系列项目中，我们尝试基于Paddle工具库实现一个OCR垂类场景。原始数据集是一系列电度表的照片，类型较多，需要完成电表的读数识别，对于有编号的电表，还要完成其编号的识别。1 数据集简介注：因保密授权原因，数据集尚未公开，待更新首先，我们来简单看一下数据集的情况。总的来说，这个场景面临几个比较大的问题：电表类型较多。相比之下，现有数据量（500张）可能不够。照片角度倾斜较厉害。这个
# 机械表识别技术与Python
## 前言
机械表是一种常见的时间测量工具，它们通常由一个钟表和一个指针组成。人们可以通过读取钟表上的指针来了解当前的时间。然而，对于一些特殊的机械表，如模块化机械表，指针的形状和位置可能会发生变化，这给用户带来了一些困扰。
为了解决这个问题，科学家们开发了机械表识别技术，它可以通过分析机械表的图像来自动识别时间。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现
[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测本文是基于传统视频图像处理办法检测表计读数，作者资历尚浅，如有不足之处，欢迎指正，谢谢！ 目录[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测1 位置检测的思路2 位置提取2.1 kmeans颜色聚类2.2 表盘轮廓提取3 结果4 代码 1 位置检测的思路当时拿到手有如下的几个思路想法： a、表计都是圆的，可以用hough
// FindNum.cpp : Defines the entry point for the console application.
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#i
基于dlib和opencv库的人脸识别需下载68个特征点的人脸检测模型：http://dlib.net/files/ 文件名为 shape_predictor_68_face_landmarks.datopencv包img=cv2.imread(image)功能：通过opev中的imread读取测试图片文件 参数：要读取的图片img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2R
Python调用百度云API识别表格识别1.首先我们展示一下效果识别样板识别效果2.好嘞，我们开始（这个调用接口和别的API不一样，他需要用requests库请求三次）我们先去创建一个属于我们的应用之后我们去查看文档帮助第一步我们获取access_token在这里我把文件路径放在了函数里面，可以放在外面，也可以做一个循环，识别一个文件夹里面的所有图片。第二步我们获取是否识别成功的json数据。如
# Android 压力表识别的探索与实现
在现代移动应用中，识别设备的传感器信号是非常重要的，特别是压力传感器。在 Android 系统中，我们可以利用 API 来获取和识别压力传感器的读数，进而为用户提供更多功能。本文将介绍这一过程，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是压力表？
压力表通常用于监测大气压力或液体压力。它们在科学实验、气象监测以及日常生活中都扮演着重要的角色。在 Andr
新式的智能电表与老式电表相比,智能电表具有计量精度高、智能扣费、电价实时查询、电量记忆、抄表时间冻结、余额报警、信息远程传送等功能特性,能最大限度避免人为错误,还能有效防止窃电行为.目前，国内智能电度表从结构上大致可分为机电一体式和全电子式两大类。机电一体式，即在原机械式电度表上附加一定的部件，使其既能完成所需功能，又能降低造价且易于安装，一般而言其设计方案是在不破坏现行计量表原有物理结构，不改变
1、前言在学了一些opencv的基础知识之后，开始上手了一些小项目，本次就记录一下关于opencv停车场车位检测的学习过程。技术点包括高斯去噪、自适应阈值、灰度转换、中值滤波、腐蚀膨胀、pickle记录车位坐标等。 最终实现效果
1670209557719 2、车位标记这里提供一个灰度图测试车位标记，并将各车位的坐标利用pickle保存到文件中，以便后面视频检测车位读取使用。 首先我们需要利
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 13:40:12
419阅读
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2022-04-08 09:38:38
458阅读
要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。
要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。
OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac
一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 11:04:18
167阅读
1 简介针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法。通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理,运用相关匹配和图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别。测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符。2 部分代码%读数%20140102close allclearclcplantype = 2;
原创
2022-01-13 23:11:47
256阅读
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=“设置不同颜色”),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
)
c.render_notebook()
将仪表盘划分为0-0.3、0.3-0.7、0.7-1三个段，并设置不同的颜色
三、改变仪表盘刻度
=========
from pyechar
1.研究背景在深度学习中,传统的卷积神经网络对面部表情特征的提取不充分以及计算参数量较大的问题,导致分类准确率偏低。因此,提出了一种基于改进的VGG19网络的人脸表情识别算法。首先,对数据进行增强如裁剪、翻转等处理,然后采用平均池化取代全连接操作从而大幅降低网络的参数量,最后,测试的时候采用了10折交叉验证的方法增加数据量以提升模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的神经网络在FER2013测试数据
