目录一、什么是颜色检测 颜色检测步骤二、HSV图像类型介绍选择HSV进行颜色检测的原因三、实例1.RGB转HSV2. 定义蒙版3. 定义上下限4.颜色检测，得到二值图像，并输出至蒙版 5.番外：转换为实时跟踪检测，可调模式 5.1 创建跟踪栏窗口5.2 创建跟踪栏5.3 写while循环 效果一、什么是颜色检测 颜色检测就是对目标图像的
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2023-08-21 15:49:57
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2、图像操作图片裁剪裁剪是利用array自身的下标截取实现HSV空间除了区域，图像本身的属性操作也非常多，比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节。HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间，HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）。在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的
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2024-05-13 15:56:07
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如果你在绞尽脑汁地想我为什么把 hash 设置成 binary(10)，原因是，哈希值通常太长，设置少点有得于减少存储。下面是每首歌的音频指纹数图：最前面的是Justin Timberlake 的"Mirrors" ，音频指纹数超过240K，其次Robin Thicke 的"Blurred Lines" 也有180k。底部是acapella演艺的”Cups”, 是一首乐器很少，仅有人声和和声的歌曲
小白学python（opencv直线检测）霍夫变换直线检测 感觉我学opencv就是单纯学API。。对原理还是单纯了解。。霍夫变换霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一
主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状
如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。其实图已经说的很好了。。 就是在我们已经把边缘检测做完之后，进行进一步的检测。直线检测这里代码里的
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2023-06-27 10:38:48
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OpenCV C++案例实战三十二《字符识别》前言一、结果演示二、制作数据集三、字符识别四、源码总结 前言本案例将使用OpenCV C++ 进行字符识别。主要包括制作数据集、以及模型预测两部分。先看看效果如何吧。一、结果演示二、制作数据集首先第一步，我们需要制作数据集。这里我的方法是，读取一张字符图像，然后通过提取字符轮廓找到字符ROI图像，利用键盘输入给字符打上相应的标签，即完成数据集制作。由
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2023-10-13 21:11:40
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opencv对多种颜色小球的形状及位置判断 文章目录前言一、opencv是什么？二、使用步骤1.引入库2.设置颜色阈值3.对图片进行加载和处理4.处理图片的函数5.获取颜色空间函数6.运行效果7.完整代码总结 前言在这段时间参加了一个竞赛，写下了这个代码，但是总感觉有一些地方是不完善的，希望有大神可以指导指导呀！这是一个关于使用opencv库判断颜色小球形状及位置的功能实现，其中也参考了一些前辈的
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2024-05-04 18:56:26
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# 1
# li = ['a', 'b', 'c', 'd','e']
# print(li[10:]) #[] 不报错
# 2
# 这不是True或False，而是值
# 另外，优先级 not > and > or
# print(1 and 2 or 3) # 2
# print(2 and 0 or 1) # 1
# print(1 or 2 and 0)
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2024-08-05 10:45:57
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matplotlib基础加进阶一. 一幅图带你了解matplotlib1.在matplotlib中绘制折线图2.改变图形大小3.设置x轴和y轴的坐标轴刻度范围4.展示网格5.保存文件到本地6. 绘制带有标记的折线图7.添加带有数学公式图例8.不显示坐标轴9.设置字体大小，字体为斜体或者加粗二.颜色的多种设置三. 查看可用字体四. 以随机坐标绘制所有可用标记 一. 一幅图带你了解matplotli
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2023-10-17 12:46:06
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原理1.箱线图介绍箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。中位数：一组数据按顺序排列，从小至大第50%位置的数值 上四分位数（Q1)：一组数据按顺序排列，从小至大第25%位置的数值 下四分位数（Q3）：一组数据按顺序排列，从小至大第75%位置的数值 四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR,interquartile rang
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2023-12-09 11:37:43
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3. 画笔控制通过前面两节的学习，大家可能会感觉到实际上的编程相当于我们手握一直笔，通过各种指令控制笔的路径。没错，我们平时写字或画画的各种操作都能够用代码实现。包括抬起笔或者落下笔，改变笔的颜色，改变笔的粗细等等。。3.1. 抬笔落笔的控制我们可以在画笔的扩展插件中看到两个笔控制的方块其对应的python代码就是：Beetle.penDown()
Beetle.penUp()通过这两个指令的组合
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2023-10-04 11:21:19
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1、画笔的状态在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)，turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。2、画笔的属性画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)turtle.pensize()：设置画笔的宽度（画笔线条粗细为指定大小）；turtle.pencolor(
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2023-07-27 23:40:13
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1.项目背景Realsense是Inter公司的一个立体相机系列，提供了易用的深度相机硬件并配备了开发SDK。但是在实践中，我们往往需要按照自己的功能需求对图像进行处理。一般的做法是仅使用Realsense的通讯库，获得左右相机图像、彩色相机图像、深度图像后使用OpenCV对获得的图像进行处理。如果仅仅是对图像进行处理分析的话，OpenCV自带的也有简单的GUI。但是，如果考虑将其开发为一个完整的
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2024-04-21 21:51:11
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数据可视化1. 安装 Matplotlib在Linux系统中安装matplotlibUbuntu17.10内置Python2版本和Python3版本，可以采用下面的方式安装Matplotlib。$ sudo apt-get install python3-matplotlib如果你使用的是Python 2.7，执行如下命令：$ sudo apt-get install python-matplot
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2024-06-11 03:52:45
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上节课答案例1---程序：list0=[ 134.6, 127.8, 144.5, 157.3, 136.4, 143.2, 129.5, 153.4, 147.8, 137.6, 132.5, 157.2, 163.2, 158.6, 139.4, 154.3, 161.1, 123.4, 161.4, 153.2 ]a=len(list0)print('人员数量为：',a)list0.sort
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2023-08-30 12:31:05
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HSV模型解释HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）饱和度（S）明度（V）色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青
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2024-06-20 06:27:52
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0.前言 在看《opencv2计算机视觉编程手册》的第四章时，看到了书中利用opencv提供的meanshift算法实现指定区域的跟踪，感觉很神奇，就相对深入的了解了下。不过这里没有直接上来讲meanshift，而是opencv的calcBackProject()函数。为啥呢，因为书中的例程首先利用它计算反投影矩阵用作meanshift算法的输入
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2024-06-03 08:14:43
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上期文章：机器学习之SKlearn(scikit-learn)的K-means聚类算法我们分享了sklearn的基本知识与基本的聚类算法，这里主要是机器学习的算法思想，前期文章我们也分享过人工智能的深度学习，二者有如何区别，可以先参考如下几个实例来看看机器学习是如何操作的不同K值下的聚类算法首先我们随机创建一些二维数据作为训练集，观察在不同的k值下聚类算法的区别import numpy as np
概述在该例程中，我们将从底层设计一个直线绘制算法，并借助OpenCV将结果展示出来。例程引入了模块化的设计，拆分了三个模块内存图像模块，封装了和内存图像相关的操作。直线模块，封装了直线元素的算法逻辑。主函数逻辑模块，封装了我们想要实现的功能逻辑。绘制直线是经典计算机图形学的基础算法之一，是传统的格栅化渲染过程中的一个基础方法，当然我们不会过多阐述经典计算机图形学的理论，在例程最后，可以看到我们在内
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2024-09-07 08:08:52
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SIFT算法：DoG尺度空间生产 SIFT算法：KeyPoint找寻、定位与优化SIFT算法：确定特征点方向 SIFT算法：特征描述子 目录：1、计算邻域梯度方向和幅值2、计算梯度方向直方图3、确定特征点方向1 计算邻域梯度方向和幅值3X1.5σ为半径的区域内图像梯度的幅角和幅值，如下图所示。幅角和幅值计算公式加下:2 计算梯度方向直方图 在完成特征点邻域的高斯图像
您对您的问题的看法过于深入.好吧,根据OpenCV文档：预测()Predicts a label and associated confidence (e.g. distance) for a giveninput image我不确定您在这里找什么,但是这个问题很难回答.人内脸部变体(同一人的变体)很大,人际间脸部变体(来自不同人的脸部)可以更紧凑(例如,当人脸内第二张人脸图像是个人头像时,两张脸
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2024-10-25 15:18:41
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