Python 图像分析:两个圆圈的故事
在本文中,我们将使用 Python、OpenCV 和 matplotlib 进行图像分析。 我们的任务是探索包含两个不同大小的神秘圆圈的有趣图像,并深入研究量化和可视化它们之间差异的各种方法。 所以,事不宜迟,让我们从原始图像开始我们的冒险: 此图像是从 Microsoft PowerPoint 中提供的库存图像中精心挑选的。它迷人的设计激起了我的兴趣,并激励我使用一
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2023.05.29在本文中,我们将使用 Python、OpenCV 和 matplotlib 进行图像分析。 我们的任务是探索包含两个不同大小的神秘圆圈的有趣图像,并深入研究量化和可视化它们之间差异的各种方法。 所以,事不宜迟,让我们从原始图像开始我们的冒险: 此图像是从 Microsoft PowerPoint 中提供的库存图像中精心挑选的。它迷人的设计激起了我的兴趣,并激励我使用一
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2023.05.22任务 我们要解决的问题陈述非常容易理解。我们需要访问设备的摄像头。我们的工作是编写一段代码,从摄像机捕获视频,获取视频的每一帧,将其保存在我们的设备上,这样当我们打开所需的文件夹时,它就会包含所有帧。相机将保持开启状态,直到我们按下“x”键。 以下是一些可以帮助你的术语列表。 帧:视频实际上是一系列图像。当一组图像播放得非常快时,我们的眼睛无法跟上
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2023.05.19介绍 你是否曾经想在 Python 中使用 OpenCV 创建自己的游戏? 今天我们将构建一个名为 Color Catcher 的游戏,该游戏挑战玩家使用手部跟踪机制接住从屏幕顶部掉落的彩球。 设置游戏窗口 构建游戏的第一步是使用 OpenCV 设置游戏窗口。我们将定义窗口大小、创建窗口并设置其在屏幕上的位置: # Set up the game&
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2023.04.18本文将介绍使用 Python 将普通图像转换为卡通版的各种方法。我们将使用 Python 库和包,例如OpenCV、Pillow、scikit-image和matplotlib。 以下是该过程的基本概要: 导入必要的包。使用我们正在使用的三个库之一加载图像(OpenCV,Pillow 或scikit-image)。将图像转换为灰度。获取图像的边缘。将图像转换为卡通版本。使用matplotl
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2023.03.27通过使用 OpenCV,你可以识别面部和眼睛等对象,并使用 Haar 级联算法实时跟踪它们。 Haar Cascade 是一种分类器,用于检测其训练对象。我们将使用 Face cascade和 Eyes cascade。你可以使用 Google 查找你可能想要检测的各种 Haar Cascades。 安装 OpenCVpip install opencv-pyt
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2023.03.24import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image=cv2.imread('/input/hillstation/hillstation.jpg') plt.imshow(image) #original&n
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2023.03.22基于标记的 AR:这种类型的 AR 使用预定义的标记或图像来触发 3D 模型或视频的显示。 你可以使用OpenCV 中的cv2.aruco模块来检测视频流中的标记,并将 3D 模型叠加在上面。 import cv2 # Load the camera cap = cv2.VideoCapture(0) # Set&
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2023.02.271、准备先做一些准备,把邮件SMTP服务器、收发mail、邮件标题和正文准备好。mailhost = 'smtp.server.com'mailport = 465mailuser = 'mymail@server.com'mailpass = '123456'mailfrom = 'mymail@server.com'mailto = []mailto.append('customer@serv
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2023.02.14计算机视觉是人工智能的一个领域,专注于教计算机解释和理解视觉世界。它涉及使用算法、深度学习模型和其他技术使机器能够识别图像或视频中的对象。计算机视觉可用于各种任务,如面部识别、目标检测、图像分割、运动估计和跟踪等。重要性计算机视觉的重要性在于,它能够在没有任何人为干预的情况下,根据所看到的内容做出决策。例如,如果你正在制造一辆自动驾驶汽车,那么你就需要计算机视觉技术,以便自动检测障碍物并采取适当的
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2023.02.13你是否厌倦了Rickrolling?如果是这样,面部识别可能是你正在寻找的解决方案!外国的梗“Rickrolling”到底是什么?大致意思就是你的好友给你发一个很吸引人的东西,然后你兴致勃勃地点进去发现被超链接跳转到了Rick Astley的歌曲《Never Gonna Give You Up》的MV界面,随着这首歌开头魔性的鼓点响起,恭喜你,你就被Rickroll了。策略虽然通过音频指纹检测Ri
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2023.01.30使用 ROS Melodic 运行 Python 代码机器人操作系统 (Robot Operating System,ROS) 在机器人技术中得到广泛应用。但是,不同的可用 ROS 发行版可能会导致软件版本冲突。每个 Ubuntu 版本都附带不同的 ROS 发行版。例如,Ubuntu 18.04 使用基于 Python 2.7 的 ROS Melodic。Ubuntu 20.04 使用基于 Pyt
锌刻度
2023.01.29撰文/ 陈邓新编辑/ 高 智眼下,ChatGPT的热度不减。成为互联网的焦点。前有微软计划投资100亿美元入股ChatGPT的母公司OpenAI,意欲将其整合到旗下必应、办公软件等产品中,后有亚马逊在多个工作职能中启用ChatGPT。而“美版今日头条”BuzzFeed宣布未来将使用ChatGPT帮助创作内容,消息一出市值当天暴涨119.88%,好不热闹。随之而来的是,黑客也有了浓厚的
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2023.01.17经常看到有人想学习如何快速开发深度学习应用程序,他们学习了PyTorch或Tensorflow等库的基础知识,但他们还没有真正理解他们使用的这些神奇功能背后的含义。这种情况经常发生,当某些功能不起作用或需要自定义某些功能时,没有人知道从哪里开始。当一个人对计算机视觉感兴趣时,通常会开始研究卷积神经网络,从高层次来说,它们是非常容易理解的。但有时,当我们的朋友或同事不是在处理二维图像,而是不得不在一
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2023.01.09本文,将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先,你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码,我们将比较这些编码。比较结果返回 True 或 False。如果结果为True ,那么两个图像将是相同的。如果是False,则两个图像将不相同。1
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2023.01.05使用 K-Means 聚类来识别球员球衣颜色足球是世界上最受欢迎的运动。在洪都拉斯,足球能够吸引大众的注意力,并在 90 分钟内让人群陷入情绪的漩涡。多年来,我们看到各种技术被实施,以获取有关比赛内事件和球员表现的各种统计数据和信息。通常,不仅为足球,而且为许多其他运动开发/实施的最有趣的技术应用程序之一是计算机视觉。计算机视觉 (CV) 是有关开发能够理解图像或视频等视觉数据的算法和/或人工智能