https://blog.csdn.net/huanglu_thu13/article/details/52337013

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入

Ubuntu下OpenCV不能被某个python版本识别 Solution: 可以进入相应版本的python,查看该python的path: python import sys print(sys.path) 只要这几个目录下能找到相应的cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so就可以了. 所以只要进入能识别OpenCV的那个python的目录下找到该文件, 然后把链接到另一个版本的python的路径下就可以了: sudo ln -s ~/opencv-3.2.0/b

http://www.pyimagesearch.com/2015/06/15/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-osx/ As I mentioned last week, OpenCV 3.0 is finally here! And if you’ve been paying attention to my Twitter stream, you may have noticed a bunch of tweets regarding install

为了防止原文消失或者被墙,转载留个底,最好还是去看原贴,因为随着版本变化,原贴是有人维护升级的 http://www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-ubuntu/ Last week we kicked-off the opencv 3.0 install fest by detailing how to install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on the OSX

使用Python编程中Python的包安装非常方便,一般都是可以pip来安装搞定:pip install <package name>,我们自己写的python也可以发布在pypi上,很简单. 一.准备工作1.准备好你要发布的代码(简单的一个函数.一个类或者是一个你自己写的功能模块代码),测试代码以及目录结构 二.在pypi上发布python包步骤如下: 1. 注册账号:到pypi(https://pypi.org/)上注册自己的用户, 点击“Register”,填写自己的用户名,密码,邮箱.

本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50936076 微博:http://weibo.com/xingchenbing  因为下一步要開始研究下深度学习.而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码. 搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认

OpenCV是个开源的图像处理库,里面的内容多多. 想了解很多其它,请自行百度咯~ 篇blog是记录在mac下.安装openCV.然后使用python来引用openCV库. 环境是: Python 2.7.5 贪图方便,使用的是brew来安装openCV,brew是一个包管理器,非常好用,类似于ubantu的apt-get. 假设没有安装的话,能够看这里http://brew.sh/index_zh-cn.html 然后使用以下的命令: brew tap homebrew/science bre

1.编写发布器 初始化 ROS 系统 在 ROS 网络内广播我们将要在 chatter 话题上发布 std_msgs/String 类型的消息 以每秒 10 次的频率在 chatter 上发布消息 在 beginner_tutorials package 里创建 script/talker.py 文件: #!/usr/bin/env python # license removed for brevity import rospy from std_msgs.msg import String

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

一.所需工具包 1.ROS键盘包:teleop_twist_keyboard 2.TCP通讯包:socket $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/Forrest-Z/teleop_twist_keyboard.git $ catkin_make 3.在ubuntu的ros中建立一个ros_car_py包: $ cd ~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg ros_car_py roscpp ros

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

原文作者 : Satya Mallick 译者 : aleen42 原文  https://aleen42.gitbooks.io/personalwiki/content/translation/opencv_vs_matlab/opencv_vs_matlab.html  https://blog.csdn.net/lhbbzh/article/details/52049478   我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑.虽然,工具能够帮助你锻炼技能,但它们并不能使你成为一位能者(Cr

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

如今python火啊.每次OpenCV自带的ml模块都让我直呼坑爹,索性准备用python来做OpenCV后期的机器学习算法的处理.于是赶紧拿起这本书读读. 适合OpenCV和python都有一定基础的....因为都比較熟悉这两个东西,我阅读之前比較关心的仅仅有几个问题.详细的应用实例没有细致看. 1.怎样在python中安装opencv 2.OpenCV的Mat数据结构是否能方便的转换成numpy的array结构 3.OpenCV的GUI模块在python里好用么 4.二者还能擦出什么我想不到

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

[原文链接]http://yejinxin.github.io/distribute-python-packages-to-pypi-server/ 使用pip或easy_install可以管理和安装python的package包,实际上它们都是从pypi服务器中搜索和下载package的.目前在pypi服务器上,有超过三万多个package,同时还允许我们将自己的代码也上传发布到服务器上.这样,世界上的所有人都能使用pip或easy_install来下载使用我们的代码了. 具体步骤如下: 首先

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

背景 有个私有仓储,地址为https://your.repo.com/pypi/ 代码存储在gitlab, 地址为https://gitlab.company.com/software.git CI为jenkins 常规解决手法 jenkins有一个特定的节点,节点里面已经配置好了%HOMEPATH%/.pypirc [distutils] index-servers = deploy [deploy] repository=https://your.repo.com/pypi/ usernam

参考Packaging Python Projects, 源码在nobodxbodon/test-package-for-pypi 包名/__init__.py: 测试变量 = "值" setup.py中 import setuptools with open("README.md", "r") as 自述文件: 长描述 = 自述文件.read() setuptools.setup( name="test-package-name&qu