2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

/* | autoSerializePicture.js 自适应格式化图片 | auther : baichaohua/2017-09-21 +------------------------------------------------ */ /* JSON 示例 [ { "imgSrc":"logo.png", //路径 "imgText":"示例图片1", //文本 "width":"18

@media screen and (max-width:360px){body,input,select{font-size:38%}} @media screen and (min-width:360px){body,input,select{font-size:15.75px}} @media screen and (min-width:400px){body,input,select{font-size:17.5px}} @media screen and (min-width:480p

突然有人问我这个问题,说网上CSS filter的方法在非IE浏览器下不奏效.思考之后,问题之外让我感慨万千啊,很多我们所谓的难题,都会随着时代的发展迎刃而解,或被新的问题所取代. 当CSS背景图片拉伸这个问题产生时,CSS3也只是浮云.... 对于IE而言网上常见的方法是使用CSS滤镜,但那时Firefox还小,Chrome还没出生,IE称霸天下.....但如今,我们用三四行简短的代码就能实现全浏览器兼容的方法: .bg{ background:url(http://wyz.67ge.com/

.bg{ background:url(images/test.jpg); filter:"progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(sizingMethod='scale')"; -moz-background-size:100% 100%; background-size:100% 100%; }

UITableView 我们都知道UITableView从iOS 8开始实现行高的自适应相对比较简单,首先必须设置estimatedRowHeight给出预估高度,设置rowHeight为UITableViewAutomaticDimension(注意:如果不修改rowHeight默认就是UITableViewAutomaticDimension),对于这两个参数除了直接修改tableview对应的属性之外仍然支持使用对应的代理方法设置.最后只要在UITableViewCell中设置conten

UITableView 我们都知道UITableView从iOS 8开始实现行高的自适应相对比较简单,首先必须设置estimatedRowHeight给出预估高度,设置rowHeight为UITableViewAutomaticDimension(注意:如果不修改rowHeight默认就是UITableViewAutomaticDimension),对于这两个参数除了直接修改tableview对应的属性之外仍然支持使用对应的代理方法设置.最后只要在UITableViewCell中设置conten

本文原文地址:http://www.cnblogs.com/qianLL/p/6095988.html 有时候 我们接收数据的时候  后台给的数据室一串HTML 的字符串  但是 我们要显示出来  这是 我们会发现文字可以自适应大小,但是有些图片并不能自适应大小 这是 我们就需要去修改img的CSS样式 但是我们添加一个style 对所有的img标签 进行控制  是可以  但是 如果出现这种<img style ="width = ;height= px" 这种的话 我们就没办法

转载自:http://www.cnblogs.com/tmf-4838/p/5380495.html #import "ViewController.h" @interface ViewController ()<UITextViewDelegate> // KVO和动态自适应尺寸 @property (nonatomic, strong)UITextView *txtView; // KVO测试 @property (nonatomic, strong)Person *p

用法:cv2.namedWindow('窗口标题',默认参数) 默认参数:cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) 参数: cv2.WINDOW_NORMAL 窗口大小可改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小不可改变 cv2.WINDOW_FREERATIO 自适应比例 cv2.WINDOW_KEEPRATIO 保持比例饿 cv2.WINDOW_GUI_NORMAL cv2.WINDOW_G

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

Let's do it! 首先创建一个Model类 包括一个图片名称属性 还有文字内容属性 #import <Foundation/Foundation.h> @interface Model : NSObject @property (nonatomic, copy) NSString *imageName; @property (nonatomic, copy) NSString *info; @end 创建一个继承于UITableViewCell的MyTableViewCell,把模型作

首先贴上我的安装包 一.selenium安装 I.打开pycharm,点击Settings,找到Project Interpreter,点击右边的下拉菜单下的show All...选项 II.点击show All...选项后,点击框框中的+号 III.在I步骤的project Interpeter那里选择你加入的python路径,如出现pip.selenium.setuptools模块则代表成功了,可以使用selenium了 二.cv2安装 这个步骤参考了这篇博文:https://blog.cs

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式. cv2.COLOR_BGR2

import cv2   #opencv读取的格式是BGR import numpy as np 一.#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字,如:D:/1.jpg img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 二.#得到图片的信息  高,宽,通道数 img_gray.shape 三.#图片显示 cv2.imshow('image',img) cv2.imshow("im

一.实现功能 判断在指定坐标范围内,是否存在相似度大于n的图片,并返回坐标. 二.基本思路 A=你需要寻找的图片 B=截取当前页面中指定范围的图片 利用opencv 判断A在B中的位置, 在该位置截取与A图同大小的图片C 对比图片C与图片A的相似度 三.实现的代码段 1.安装所需要的库 pip install opencv-python pip install pywin32 2.截取指定坐标的图片 参数说明 filename:保存的文件名 hwnd:窗口句柄 请想办法获取 pos:坐标位置 [

图像识别 最近工作遇到了一个需要识别安全键盘并点击的需求,做自动化嘛,由于安全键盘的键位固定但是键值随机,所以常规的方法不能正确获取触发点击,so,上网查了一下基本思路都是用机器识别. 加载opencv-python pip install opencv-python 会自动加载opencv-python,numpy和cv2 当文件中导入cv2,直接上代码: def get_keynumber_location(self): ''' 获取字母对应位置 :return:返回template在ima