# 定义一个空列表
nameList = []
namelist = ["小张" , “小王” , "小李"]
list0 = [3, "小郑"] # 列表中的每一项可以是不同的数据类型
# 列表的遍历
for name in namelLst:
print(name)
flag = 0
while flag < len(nameList):
print(flag)
# 在列表的末尾追加项
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2024-07-01 16:18:59
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摄像头识别红色和蓝色并框选，当该颜色为摄像头屏幕上大多数颜色时打印出该颜色的名称新手学习笔记，第一次写博客，若有错误还请指出（ ~`_` ）~1.调包import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt2.初始设置 lower_red = np.array([0, 50, 100])
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2023-08-04 17:39:38
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如果要进行颜色检测，HSV颜色空间是当前最常用的。 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），亮度（V）。 RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是
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2023-07-14 13:19:56
325阅读
文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2
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2023-12-13 10:18:24
242阅读
开源代码：https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/InvisibilityCloak如果你是像我这样的哈利波特粉丝，你会知道隐形斗篷是什么。 是! 这是哈利波特用来隐形的斗篷。 当然，我们都知道隐形斗篷不是真的 - 这都是图形技巧。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的简单计算机视觉技术创建我们自己的“隐形衣”。 使用C
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2024-03-14 17:34:34
41阅读
零基础小白学触动 - 05 - 触动常用函数 点击 用tSLib库的点击更靠谱 下面滑动也是 滑动 延时 坐标初始化函数 脚本开始要坐标初始化下 小知识：require的使用注意
require会自动判断当前原码是否已经载入该文件 如果已经载入这个文件就不会再继续载入 给我们一个省事的用法
无法叠加r
颜色传感器用途十分广泛，主要用于自动化工业生产领域，举例来说，在包装生产过程中，机器要确定哪种产品放在什么颜色的包装中、糖果包装膜应该在何时切割、如何保证玩具、香水瓶或其它产品其正面朝向包装盒的玻璃纸窗口等等。 目前，用于颜色识别的传感器有两种基本类型（都属于光电式的）：其一是色标传感器，它使用一个白炽灯光源或单色LED光源；其二是RGB（红绿蓝）颜色传感器，它检测目标物体对三基色的反射比率，从而
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2023-07-07 22:16:49
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
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2024-05-02 23:09:11
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# Python 检测 Excel 单元格颜色
在数据处理中，Excel 文件是一种广泛使用的数据存储方式。而在 Excel 中，单元格的颜色往往用于突出显示某些数据、强调重点或分组相关信息。在某些情况下，我们可能需要使用 Python 编程语言来检测单元格的颜色，以便进行后续的数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Python 检测 Excel 单元格的颜色，并提供示例代码以帮助你理解该过程。
原创
2024-10-20 05:33:25
199阅读
# 项目方案：快速检测图片颜色
## 背景介绍
在图像处理领域，如何快速准确地检测图片中的颜色是一个常见的问题。通过检测图片颜色，我们可以实现很多有趣的功能，比如图像搜索、图像分类、颜色分析等。本项目将介绍如何使用Python来快速检测图片颜色，并且给出代码示例。
## 技术方案
### 1. 使用Python的PIL库加载图片
首先，我们需要使用Python的PIL库（Pillow）来
原创
2024-03-04 07:12:56
365阅读
main.cpp#include "mainwindow.h"#include #include #include #include #inclu
原创
2022-08-16 16:36:09
380阅读
作者 | 李秋键责编 | 刘静出品 | 本篇文章将通过图片对比的方法检查视频中的动态物体，并将其中会动的物体定位用cv2矩形框圈出来。本次项目可用于树莓派或者单片机追踪做一些思路参考。寻找动态物体也可以用来监控是否有人进入房间等等场所的监控。不仅如此，通过对物体的像素值判断分类，达到判断动态物体总体颜色的效果。引言物体检测，是一种基于目的几何学和统计资料特点的影像拆分，它将目的的拆分和辨识，其准确
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2024-07-25 11:10:10
113阅读
# 多点导航Python实现科普
在现代的导航系统中，多点导航（Multi-Point Navigation）是一个非常实用的功能，特别是在进行路线规划、物流配送或在城市中寻找旅游景点时。本文将介绍如何使用Python来实现多点导航，并展示相关的代码示例。
## 什么是多点导航？
多点导航指的是在导航系统中，不仅要到达一个目的地，而是需要经过多个点，例如从A出发，途经B、C、D，最终到达E。
# Python 多点切割：应用与示例
在图像处理和数据分析中，多点切割是一个常见且重要的功能。多点切割的概念是指在某个数据分布或图像上选择多个切割线或切割点，以便于将数据或图像分割成若干部分。本文将介绍多点切割的基本概念，并提供一个使用 Python 实现多点切割的示例代码。
## 一、基本概念
多点切割通常应用于以下几个场景：
1. **数据分析**：在数据科学中，分析人员可能希望根据
原创
2024-09-22 04:48:41
36阅读
## Python多点轮廓实现流程
在Python中实现多点轮廓的功能，可以通过以下步骤完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 获取图像并转换为灰度图像 |
| 步骤三 | 对图像进行二值化处理 |
| 步骤四 | 检测轮廓 |
| 步骤五 | 绘制轮廓 |
下面详细介绍每个步骤的具体实现方法和代码示例：
###
原创
2023-11-11 10:01:36
63阅读
1、插值与拟合插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经过每一个样本点，但是只要保证误差足够小即可。 拟合算法：与插值算法不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点，拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所
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2023-12-26 17:17:56
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数学建模（四）、拟合算法拟合算法和插值算法的选择求解拟合曲线评价拟合的好坏matlab 中的曲线拟合工具箱 拟合算法和插值算法的选择插值算法中，得到的多项式 f (x) 要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们更倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经过每一个样本点，但只要保证误差足够小即可，这就是
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2023-10-11 09:28:56
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许多从自然场景中拍摄的图像，其色彩分布上会给人一种和谐、一致的感觉；反过来，在许多界面设计应用中，我们也希望选择的颜色可以达到这样的效果，但对一般人来说却并不那么容易，这属于色彩心理学的范畴（当然不是指某些伪神棍所谓的那种）。从彩色图像中提取其中的主题颜色，不仅可以用于色彩设计（参考网站：Design Seeds），也可用于图像分类、搜索、识别等，本文分别总结并实现图像主题颜色提取的几种算法，包括
首先，这里不搞黄色，只搞学习，希望大家好好学习，争取早日变成大佬，升职加薪、当上总经理、出任CEO、迎娶白富美、走上人生巅峰，想想是不是有点小激动。 等等，别跑偏了，接下来开始学习。有时我们需要检测出图像中不同颜色的地方，就比如下图中，有很多种颜色，但是我们只想要黄色，那我们应该怎么检测呢 OpenCV中有一个很好的函数，那就是inRange函数，可以将图像中的不同颜色图像根据指定的颜色检测出来。
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2023-12-04 16:47:47
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原标题：Python超级教程，使用Python进行检测面部特征今天，我们将学习如何使用图像来检测面部并提取诸如眼睛，鼻子，嘴巴等面部特征。作为捕捉面部的预处理步骤，我们可以做很多令人难以置信的事情，例如捕捉面部用于标记照片中的人物(手动或通过机器学习)，创建效果以“增强”我们的图像(类似于Snapchat等应用中的图像)，对面部进行情感分析等等。在过去，我已经介绍了如何使用OpenCV检测图像中的
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2023-09-21 06:35:47
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