# 使用Python绘制十字型图案 Python是一种功能强大的编程语言,广泛应用于数据分析、机器学习、图形绘制等领域。今天我们将通过一个简单的示例,学习如何使用Python绘制一个十字型图案。 ## 绘图工具 我们可以使用 `matplotlib` 库来绘制图形。`matplotlib` 是 Python 中最常用的绘图库,功能强大且易于使用。首先,我们需要确保系统中安装了这个库。如果还未
原创 9月前
37阅读
       相机标定时常会使用标定板进行标定,常用的标定法有张正友老师的平板标定,常用的标定板有棋盘标定板和圆盘标定板,但是很多地方使用TSAI两步标定法时会使用自制的标定靶标吗,例如我们采用的按规则排序的十字靶标,拍摄得到的实物如下: 方法一:  Hough 直线检测求交点       为了得到各十字中心的坐标,常用的方法为使用hough直
转载 2024-03-19 00:05:20
185阅读
# 如何使用 Python 和 Matplotlib 绘制十字交叉线 ## 引言 在数据可视化中,十字交叉线是一种常用的标记方法,可以帮助我们在图表中清晰定位某个点的坐标。使用 Python 的 Matplotlib 库可以很容易地绘制这样的图形。对于初学者,本文将带你一步一步实现这一功能。 ## 流程概述 在开始之前,我们需要清楚整个绘制十字交叉线的流程。以下是步骤的汇总: | 步骤
原创 10月前
209阅读
# Python画十字架 ## 引言 在Python中,我们可以使用一些库来绘制图形。本文将教你如何使用Python来画一个十字架。首先,让我们来看一下整个实现的流程。 ## 流程 下面的表格展示了实现“Python画十字架”的步骤。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入绘图库 | | 2 | 创建一个画布 | | 3 | 绘制垂直线 | | 4 | 绘制水平
原创 2023-12-29 06:26:40
245阅读
在这篇博文中,我们将探讨如何使用 Python 编程画出一个简单的十字架图形。这是一个很实用的小项目,不仅能够帮助你理解 Python 的绘图模块,也能够让你熟悉编程中的基本图形创建概念。接下来我们将从环境准备开始。 ### 环境准备 首先,我们需要确保在机器上安装了 Python 和必要的库。我们将使用 `matplotlib` 库来绘制十字架。下面是我们所需的库和版本兼容性矩阵: | 组
原创 6月前
40阅读
注释:本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials,包括对原文档种错误代码的纠正3.13 霍夫变换第一节:霍夫线变换(Hough Line Transform)1.目标理解霍夫变换的概念学习如何使用霍夫变换检测图像中的行学习一下函数:cv2.HoughLines(),cv2.HoughLinesP()2.理论如果可以用数学形式表示该形状
作为阿里经济体前端委员会四大技术方向之一,前端智能化项目经历了 2019 双十一的阶段性考验,交出了不错的答卷,天猫淘宝双十一会场新增模块 79.34% 的线上代码由前端智能化项目自动生成。在此期间研发小组经历了许多困难与思考,本次 《前端代码是怎样智能生成的》 系列分享,将与大家分享前端智能化项目中技术与思考的点点滴滴。概述一直以来,如何从“视觉稿”精确的还原出对应的 UI 侧代码一直是端侧开发
Python学习心得(4) 1,字符串 字符串是由字母、数字、下划线、符号等组成的一串字符,主要表达方式为:s = “abcde12345”。它是编程语言中表示文本的数据类型。 例如:s1 = '啊,今天天气真不错,' s2 = "估计明天也挺好。" s3 = '''后天也能行,大后天就不知道了。''' s4 = """昨天天气也挺好,前天天气好像也不错。"""2,操作方法 字符串的操
转载 2023-10-10 11:28:52
62阅读
## 如何用Python画十字架二级 作为一名经验丰富的开发者,我将向您展示如何在Python中画出十字架二级。首先,我们需要明确整个过程的流程,然后详细说明每一步需要做什么以及使用的代码。 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[导入库] B --> C[设置画布] C --> D[画出十字架] D --> E
原创 2024-04-30 04:26:23
24阅读
一、串口通信由于是采用命令集的方式控制openmv,摄像头不需要接收太多的数据,我采用的是判断串口接收的长度来区分命令集。flag为接收数据的长度,通过发送不同长度数据来改变openmv的工作模式一、色块识别巧用1.巡线在openmv的开源库中有色块识别的关键函数blob(),可以传回识别出的矩形色块的中心坐标blob.cx() blob.cy()和色块宽度blob.w()及高度blob.h()
关于 JAVA 学习 OpenCV 的内容,函数讲解package opencv; import opencv.base.OpenCVStudyBase; import org.junit.Test; import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgpro
通过阈值分割可以得到二值图,但往往会出现图像中物体形态不完整,变的残缺,或者有很多噪声点。可以通过形态学处理,使其变得丰满,或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,顶帽运算和底帽运算。0. 结构元素opencv中可用的结构元素有三种:矩阵,椭圆形,十字架kernel = cv2.getStructuringElement(shape,ksize,an
8.1 引言在形态学中,腐蚀和膨胀是其最基本的两个操作。与第七章针对二值图像的原理不同;这里对于灰度图可以理解为:膨胀:输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值;腐蚀:输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值;在二值图像与灰度图像上的膨胀操作示意图:  在二值图像与灰度图像上的腐蚀操作示意图: 8.2 水平和垂直线的提取8.2.1提取步骤输入图像(im
# OpenCV Python 十字识别简介 在计算机视觉的领域中,OpenCV被广泛用于图像处理和分析。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行简单的十字识别,适合初学者理解和应用。 ## 十字识别概述 十字识别的目标是从图像中检测出明显的十字形状。其应用场景非常广泛,例如在机器人导航、安防监控等领域。本示例中,我们将使用OpenCV库来实现从图像中识别十字。 ### 环境准备
原创 9月前
349阅读
了解如何使用Tesseract和OpenCV通过Raspberry Pi相机从PDF等图像中提取文本在本教程中,我将向您展示如何使用光学字符识别通过Raspberry Pi相机和Raspberry Pi从图像中提取文本。 Pi相机将捕获图像,并使用OpenCV和Tesseract从图像中提取文本。视频演示截图什么是光学字符识别?光学字符识别(OCR)是指从图像(打印或手写)或PDF格式的文档中电子
所有代码都可以直接复制到VS里运行,所以就不放运行结果图了 基于OpenCV 4.1.1 没有写完!因为其他原因我弃坑去图形学了,发出来保存一下吧。第一部分:简单的摄像头视频读取流程//ver 4.1.1 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include &l
小弟一直推崇的读书方式是:先以最快的速度大概浏览一遍,把握整本书的整体框架。接着,再慢慢的“宰”。(没想到才过了几天,已经出了opencv2.4.9了,在这里我就不重新下载了)所以,对于学习OpenCV也一样,我们得先有个总体的掌握,再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说,直接上:打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹(小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
07-2-9       站在十字路口,不知道该往哪走...    和铁通的合约已经到期了.昨天公司拿了一张意向书给我,问我是否继续签约.   公司是没什么起色了.继续呆在这里也只能拿糊口的工资,工作也并不能让我多开心.可是我却必须签约.要走就必须赔偿先前培训公司支付的费用,而那个不是我所能支出的.   听了同事说可以停薪留职,那样既不用付违约金,
原创 2007-04-05 18:54:02
440阅读
膨胀、腐蚀、开、闭运算是形态学操作中最基本的操作形态学操作一般针对于 二值化图像。腐蚀:在核区域内,选择最小像素值为当前像素值,和最小值滤波类似、不同点:腐蚀的核形状可以是圆形、矩形和十字形等等。腐蚀从图像变化上来看:就是黑吃白(因为选择的是最小值像素值)。膨胀:在核区域内,选择最大像素值为当前像素值,和最大值滤波类似;不同点:同上,膨胀从图像变化上来看:白吃黑(因选最大像素值)。开运算
主题  处理图像中的文字,对于人本身而言是比较简单的,但是电脑本身做起来是很麻烦的。   但比较幸运的是,如果一个用户只是单单的去使用技术,而非去开发技术的话,图像文字识别是比较简单的。在Python中,只要短短几行代码,就能解决大部分的情况。   这里需要使用到的库主要有两个:   ·OpenCV   ·PyTesseract关于OpenCV  对于OpenCV,它是一个计算机视觉、图像处理库,
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5