Opencv Q&A_11
摘要：2022/03/23 基于knn通过特征值识别和比较分类 代码_Feature_Detect.py(main) import cv2 as cv import utlis dirpath = 'D:\work\\automation\Skill\Python\pythonWORK\cv\materi
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posted @ 2022-03-23 22:23
03 2022 档案
Opencv Q&A_10
摘要：2022/03/20 AR（增强现实）对特定图片进行特征识别并替换图片或视频帧 具体算法：通过对样本图和测试图的特征计算进行对比(match)，当匹配度超过一定的值则判定匹配正确，进行替换 代码 import cv2 as cv import numpy as np mode = 'video' #
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posted @ 2022-03-21 16:26
Opencv Q&A_9
摘要：2022/03/17-2022/03/18 基于opencv和比例算法的物体边长测量 算法详细：在实际长度已知的大背景板上放置被测物体，通过摄像头拍摄得到大背景和物体的分辨率比值，再由大背景的已知实际长度计算出物体实际边长 代码_length_measure.py(main) import cv2
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posted @ 2022-03-18 17:19
Opencv Q&A_8
摘要：2022/03/14 - 2022/03/15 对电子文档图片高亮部分裁剪并识别 此次project使用的功能函数另起python文件存放名为utlis.py 代码 (main) highlight_text_detection.py import cv2 as cv import numpy as
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posted @ 2022-03-15 21:56
numpy Q&A_2
摘要：2022/03/13 numpy的"xx_like()"一类函数 代码 import numpy as np a = np.full((2,4),6) print(a) b = np.full_like(a,5) print(b) c = np.zeros_like(a) print(c) 运行效果
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posted @ 2022-03-13 22:50
Opencv Q&A_7
摘要：2022/03/13 基于opencv和dlib库的图像切割landmark和换色 代码 import cv2 as cv import numpy as np import dlib def nothing(x): pass def extractBlock(img,points,mode,bar
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posted @ 2022-03-13 22:41
Opencv Q&A_6
摘要：2022/03/12-2022/03/13 基于YOLO3的物体识别 代码 import cv2 as cv import numpy as np whT = 320 confidence_thres = 0.5 NMS_thres = 0.2 ## 模型配置文件和权重文件路径 modelConfi
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posted @ 2022-03-13 16:48
Opencv Q&A_5
摘要：2022/03/09-2022/03/10 图像操作的几类函数实践 代码_main_1 def nothing(x): pass weigh = 640 height = 720 img = cv.imread('D:\work\\automation\Skill\Python\pythonWORK
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posted @ 2022-03-11 23:42
numpy Q&A_1
摘要：2022/03/11 偶然实践了解到列表和数组的使用上某个区别 代码_1 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = np.asarray(a) print('type of b: ' + str(type(b))) print('type of the
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posted @ 2022-03-11 23:31
Opencv Q&A_4
摘要：2022/03/08 （晚了一天作笔记） 基于opencv和face_recognition模型的脸部识别 代码 import face_recognition import cv2 as cv import os import numpy as np def translocation(list_
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posted @ 2022-03-09 23:51
吐槽~ No.1
摘要：所谓工程实现... 就是一个个打在理论模型上的耳光。。。。。。。。。。。。。。。
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posted @ 2022-03-07 23:53
Opencv Q&A_3
摘要：2022/03/07 基于opencv实现的物体识别 准备工作 使用的是训练好的模型，需提前准备好： 配置文件：ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt 配重文件：frozen_inference_graph.pb coco数据集的标注文件：coco.
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posted @ 2022-03-07 20:48
Opencv Q&A_2 Stitcher/pyplot
摘要：2022/03/06 利用Stitcher进行图像全景拼接 代码 import cv2 as cv import os from matplotlib import pyplot as plt img = [] path = 'D:\work\\automation\Skill\Python\pyt
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posted @ 2022-03-06 16:21
pyzbar Q&A_1
摘要：2022/03/05 基于pyzbar的二维码识别 代码 import cv2 as cv import numpy as np from pyzbar.pyzbar import decode cap = cv.VideoCapture(0) #打开摄像头(第几号摄像头) cap.set(3,64
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posted @ 2022-03-05 22:04
Opencv Q&A_1
摘要：2022/03/04 利用opencv计算角度 代码 import cv2 as cv import math img = cv.imread('D:\work\\automation\Skill\Python\pythonWORK\cv\material\\angle.jpg') pointlis
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posted @ 2022-03-04 21:21
Tesseract OCR Q&A_1
摘要：2022/03/03 开始OCR项目训练 准备工作 *预先准备好opencv 使用的是tesseract，需先下载程序包 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 在pycharm下载pytesseract库 pip install pytessra
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posted @ 2022-03-03 17:00
