这里写目录标题NumPy - 简介NumPy 操作NumPy – MatLab 的替代之一NumPy - Ndarray 对象示例 1示例 2 多维数组示例 3 最小维度参数示例 4 指定元素类型NumPy - 数据类型数据类型对象 (dtype)示例 1示例 2 int8 等价于 i1示例 3 端记号示例 4 简单的结构化数据类型示例 5 将定义的dtype应用于 ndarray 对象示例 6
最近在尝试用rust写视频处理代码，用到了opencv-rust这个库，这儿记录下安装过程。另外这个库说明文档比较欠缺，有些opencv接口不容易找到rust对应的调用名称或者方式，这儿将之前整理的接口查找的方法汇总了下。1.windows下安装1.1 llvm这个是动态生成代码需要用到，安装好就行https://releases.llvm.org/download.html1.2 opencv下
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2024-09-10 11:42:18
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软件环境本系列文章中所提到的接口及代码在以下环境中得到过验证：Python == 3.8.5
opencv-contrib-python == 4.5.5.64
numpy == 1.23.2前言NumPy (Numerical Python) 是一个开源 Python 库，几乎用于所有科学和工程领域。它是在 Python 中处理数值数据的通用标准，也是科学 Python 和 PyData 生态系
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2024-05-27 16:31:20
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工具：Python2.7.x 下载地址：https://www.python.org/downloads/ Opencv 下载地址：http://opencv.org/downloads.html Numpy
在进行图像处理时，使用 *OpenCV* 与 *NumPy* 进行相应的操作是非常常见的。然而，两个库会存在版本兼容性的问题。为了成功解决“Python OpenCV 对应 NumPy 版本”的问题，我整理了以下完整的设定过程和配置细节。
## 环境准备
在开始之前，确保安装了Python环境。以下是一些前置依赖的安装：
```bash
pip install numpy==1.23.5 o
基本视频摄像头的操作
1.视频文件读写1 # import cv2
2 # videoCapture = cv2.VideoCapture('F:\\xzb\\Working\\5555.avi')
3 # fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
4 # size = (int(videoCapture.g
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2024-04-08 11:53:38
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我的电脑是win7 64位，openCV是2.4.9，python是2.7.8，numpy和scipy都是2.7 64位。如果你的电脑是32位，软件是其他版本也不同，也不要担心，我会详细的说明。若文中有纰漏请读者指正，有问题请留言或者发我邮箱，thanks。第一步：安装openCV1.官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需
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2024-03-26 05:38:59
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文章目录一、OpenCV是什么？二、搭建多目标跟踪框架1.引入OpenCV库2.从视频中获取帧3.用矩形框将目标框出4.分配目标ID 【博主使用的Python版本：3.9.7】 【博主使用的 OpenCV版本：4.5.0】本文所使用的资料已上传到百度网盘【https://pan.baidu.com/s/1-OyW8kGbfV58bO4q3GK0tA?pwd=j7u9】，提取码：j7u9。一、Op
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2024-02-19 01:40:35
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小背景周四晚上发现之前写的程序不能用了，不知道是系统中使用了bootstrap的原因还是什么。为了方便，我把系统也放在了和之前做实验的conda环境。一开始不管算法还是系统都可以使用，但就那天晚上说部署一下Django项目，顺便再测一下代码（周日抽检，需要准备初稿，程序和PPT），结果就用不了了。晚上没有解决，周五上午早起花费1h左右解决了问题。特此记录一下排坑日记，因为担心未来可能还会遇到相同或
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2024-07-31 10:47:18
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# opencv_python numpy版本对应关系
## 引言
在使用OpenCV和NumPy进行图像处理和计算时，我们经常需要确保两者的版本兼容。本文将介绍OpenCV和NumPy的版本对应关系，并提供相应的代码示例，帮助读者理解和解决版本兼容性问题。
## OpenCV和NumPy
### OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了一系列用于图像处理和计算的函数和
原创
2024-02-05 11:20:30
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对于深度学习而言，很多任务都是与数字图形处理打交道。这类任务的数据集一般是由很多张图像构成，有时候，当原始图像不能直接送入模型中时，需要对其进行一定的预处理操作，这时候就不得不向大家介绍一个十分有用的软件包OpenCV，用它处理图像起来非常方便，OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库，它轻量且高效，是由一系列C函数和少量C++
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2024-08-10 08:46:31
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# 查找资料，结合实例代码，至少比较三种Python图形处理库或图像处理库的异同点
"""
1.openCV,底层由c/c++构成，运行速度较快
2.PIL(Python Image Library),
3.matplotlib,Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案
"""
# open CV的简单使用
de
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2024-09-12 12:21:19
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# Python NumPy 库初探
NumPy（Numerical Python）是一个用于高效数值计算的库，广泛应用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。NumPy 提供了一个强大的 N 维数组对象，以及许多对数组进行操作的函数。本文将重点讲解 NumPy 的基本用法，并通过具体示例来演示其强大的功能。
## 什么是 NumPy？
NumPy 是一个开源的 Python 库，专门用于处理
原创
2024-09-03 03:49:59
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# Python NumPy：科学计算的强大工具
## 引言
在现代数据科学和机器学习领域，Python无疑是最受欢迎的编程语言之一。而在Python的生态系统中，NumPy（Numerical Python）是一个核心库，广泛用于科学计算。NumPy提供了高性能的多维数组对象和操作这些数组的工具，使得数据处理变得简单而高效。
## NumPy 的基本概念
NumPy的核心是`ndarra
# Numpy：Python科学计算的强大工具
在Python的开发中，Numpy库是用于科学计算的核心库之一。从数值计算、数学运算到统计分析，Numpy为数据科学家和工程师提供了强大而高效的方法来处理和计算数据。本文将探讨Numpy的基本概念、常用功能以及在实际应用中的代码示例。
## Numpy简介
Numpy，全称为Numerical Python，是一个用于Python的开源库，它为
目录一、NumPy 简介1、什么是 NumPy？2、为何使用 NumPy？3、为什么 NumPy 比列表快？4、NumPy 用哪种语言编写？5、NumPy 代码库在哪里？二、NumPy 入门1、安装 NumPy2、导入 NumPy3、NumPy as np4、检查 NumPy 版本三、NumPy 数组创建1、创建 NumPy ndarray 对象2、数组中的维3、0-D 数组4、1-D 数组5、
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2023-10-23 23:46:05
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图像加法 cv2和numpy中都提供了图像相加的实现，你可以使用函数cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使用numpy，res=img1+img。两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以使一个简单的标量值。但是二者实现有些不同，如下一个例子：1 # -*- coding: utf-8 -*-
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3 # 图像加法,比较numpy中和cv2中两种不同加法
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2024-04-25 22:55:58
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数组操作更改形状在对数组进行操作时，为了满足格式与计算的需要我们常常会改变数组的形状。
numpy.ndarray.shape表示数组的维度，返回一个tuple，tuple的长度等于维数ndim 【例】通过修改 shape 属性来改变数组的形状。import numpy as np
x = np.array([1, 2, 9, 4, 5, 6, 7, 8])
print(x.shape) #
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2024-05-02 08:11:43
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numpy 库简单使用一、numpy库简介 Python标准库中提供了一个array类型，用于保存数组类型的数据，然而这个类型不支持多维数据，不适合数值运算。作为Python的第三方库numpy便有了用武之地。 numpy库处理的最基础数据类型是用同种元素构成的多维数组(ndarray)，简称数组。数组中所有元素的类型必须相同，数组中元素可以用整数索引，序号从0开始。ndarray类型的维度叫
一、numpy numpy是python数据分析和机器学习的基础模块之一。它有两个作用：1.区别于list列表，提供了数组操作、数组运算、以及统计分布和简单的数学模型；2.计算速度快[甚至要由于python内置的简单运算]，使得其成为pandas、sklearn等模块的依赖包。高级的框架如TensorFlow、PyTorch等，其数组操作也和numpy非常相似。 1、随机数生成 常用的生
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2023-06-16 04:23:35
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