摘要：
数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤：ROI抽取和识别。 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来，这个步骤包括二值化，噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类，事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤： 1.先处理图像： 转换为灰度值（灰 阅读全文
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ROI（region of interest）——感兴趣区域。 1.用途 这个区域是图像分析所关注的重点。圈定这个区域，以便进行进一步的处理。而且，使用ROI指定 想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。 2.定义ROI方法 使用表示矩阵区域的Rect。 它指定矩阵的左上 阅读全文
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成员变量x、y、width、height，分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高。 常用的成员函数有： Size()返回值为一个Size area()返回矩形的面积 contains(Point)用来判断点是否在矩形内 inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内 tl()返回左上角点坐标 br( 阅读全文
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Mat，cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像，三者区别如下 Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。IplIm 阅读全文
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1.字符串 1.1字符串的格式化 1.2字符串的转义符 转义符设定及其输出类似于C。 1.3字符串的合并 可以直接使用“+”连接两个字符串，也可使用如下几种方法。 字符串连接后，Python将分配新的空间给连接后的字符串，源字符串保持不变。 1.4字符串的截取 可以使用索引截取字符串，也可使用如下方 阅读全文
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#include #include using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout > color; deal(color); while(1){ Mat frame; //... 阅读全文
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1.Python程序的结构 Python的程序由包(package)、模块(module)和函数组成。 模块是处理一类问题的集合，由函数和类组成。 包是由一系列模块组成的集合。包是一个完成特定任务的工具箱。 2.函数 2.1函数的定义 2.2函数的参数Python中任何东西都是对象，所以参数只支持引 阅读全文
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1.元组结构(Tuple) 元组由不同的元素组成，每个元素可以存储不同类型的数据，如字符串、数字甚至元组。元组创建后不能修改。 元组通常代表一行数据，而元组中的元素代表不同的数据项。 1.1元组的创建 创建时可不指定元素的个数，相当于不定长的数组，但一旦创建就不能修改元组的长度。 创建只包含一个变量 阅读全文
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1.if条件语句 2.if...elif...else判断语句 eg： PS:编写if条件语句时，尽量避免使用嵌套语句。不便阅读，且可能忽略一些可能性 注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块，则上面的第7行的 else 语句与第4行的if对应。因此，当x！=0时，只考虑了 阅读全文
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1.Python的文件类型： 源代码：扩展名以py结尾。python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接运行。pyw是Windows下开发图形界面的源文件。 字节代码：扩展名以pyc结尾，是编译过的字节文件，不能使用文本编辑工具打开或者修改。 优化代码：扩展名以pyo结尾，是优化过的源文件，需要 阅读全文