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2019年12月13日
吴裕雄--天生自然python学习笔记:python 用 Open CV抓取脸部图形及保存
摘要: 将面部的范围识别出来后,可以对识别出来的部分进行抓取。抓取一张图片中 的部分图形是通过 pillow 包中的 crop 方法来实现的 我们首先学习用 pillow 包来读取图片文件,语法为: 例如,打开 test.jpg 图片文件,然后保存至 img 变量: 接着我们用 crop 方法抓取图片的指定
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posted @ 2019-12-13 04:06 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:python 用 Open CV 进行人脸识别
摘要: 要对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件, OpenCV 己内置 了人脸识别特征文件,我们只需使用 OpenCV 的 CascadeClassifier 类即可进行识别 。 创建 Cas cadeClas s ifier 对象的语法为 : import cv2 faceCascade
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posted @ 2019-12-13 02:50 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:人脸识别用到的特征文件haarcascade_frontalface_default.xml下载
摘要: 下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 1.找到haarcascade_frontalface_default.xml等文件,点击进去. 2.找到Raw,右键链接(目标)另存为。
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posted @ 2019-12-13 02:24 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:python OpenCV 基本绘图
摘要: Open CV 提供了绘制直线、圆形、矩形等基本绘 图的功能 。 Open CV 画直线的语法为: 在画布上添加文字的语法为 : 用 Open CV 绘制基本图形 以 OpenCV 基本绘图绘制各种图形及显示文字。 import cv2, numpy cv2.namedWindow("plot")
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posted @ 2019-12-13 02:11 吴裕雄
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2019年12月12日
吴裕雄--天生自然python学习笔记:python用OpenCV 读取和显示图形
摘要: Open CV 是一个开源、跨平台的计算机视觉库,它可 以在商业和研究领域中免费使用,目前已广泛应用于人机 互动、人脸识别、动作识别、运动跟踪等领域。 要识别特定的图像,最重要的是要有识别对象的特征 文件, Open CV 已内直了人脸识别的特征文件,我们只需 通过 OpenCV 的 Cascade
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posted @ 2019-12-12 23:47 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:python下载安装各种模块的whl文件网址
摘要: python下载安装各种模块的whl文件网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
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posted @ 2019-12-12 23:41 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:python爬虫PM2.5 实时监测显示器
摘要: PM2.5 对人体的健康影响很大,所以空气中的 PM2.5 实时信息受到越来越多的关注。 Python 的 Pandas 套件不但可以自动读取网页中的表格 数据 , 还可对数据进行修改、排序等处理,也可绘制统计 图表,对于信息抓取、整理以及显示是不可多得的好工具。 将开发一个 PM2.5 实时监测显
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posted @ 2019-12-12 23:18 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:pandas模块导入数据
摘要: 有时候,手工生成 Pandas 的 DataFrame 数据是件非常麻烦的事情,所以我们通 常会先把数据保存在 Excel 或数据库中,然后再把数据导入 Pandas 。 另 一种情况是抓 取网页中成千上万的表格数据导入 Pandas ,作为 DataFrame 数据。 Pandas 常用的导入数据
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posted @ 2019-12-12 19:08 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:pandas模块删除 DataFrame 数据
摘要: Pandas 通过 drop 函数删除 DataFrarne 数据,语法为: 例如,删除陈聪明(行标题)的成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,
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posted @ 2019-12-12 18:47 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然python学习笔记:pandas模块DataFrame 数据的修改及排序
摘要: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = [
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posted @ 2019-12-12 18:37 吴裕雄
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