写在文章前 这些天因为工作需要要学习图像检测,笨笨的我啥都不会要盯着OpenCV重头开始学(:′⌒`),甚至查资料能力都很弱弱〒▽〒 夸一下我最好的男票(*^▽^*)  男盆友也不是做图像处理的 但是心疼我的笨("'▽'") 让我把要求给他(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾  他放下手中的游戏 花了一两天给我做出来然后写了份详细说明书φ(>ω<*) 当然是记下来 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ٩꒰▽ ꒱۶⁼³₌₃ 学习去咯 一．简介: 初次使用python的你一定感受到了python的便捷.作

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

  随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域.21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了最先进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明.计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力. ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统. 1. 安装Python 3.5.1或更高版本和pip (如果您已经安装了Python 3.5.1或更高版本,请

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 1 #-*-encoding:utf-8-*- 2 import pytesseract 3 from PIL import Image 4 5 class GetImageDate(object): 6 def m(self): 7 image = Image.open(u"a.png&q

1.pip3 install pyocr 2.pip3 install pillow or easy_install Pillow 3.安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4.要求python默认安装在C盘 代码: # !/usr/bin/python3.4 # -*- codi

这是我注册博客后写的第一篇博客,希望对有相关问题的朋友有帮助. 在图像识别前,首先我们要做好准备工作. 运行环境:windows7及以上版本 运行所需软件:(有基础的可以跳过这一段)eclipse,pydev,anaconda2,tesseract-ocr(图像识别引擎),pytesseract组件,PIL组件 操作:安装eclipse,在eclipse的help菜单栏中选择Eclipse Marketplace搜索pydev,安装pydev,下载anacondea2,下载安装tesseract

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 """ 捕获摄像头10s的视频信息 写入一个avi文件 """ cameraCapture = cv2.VideoCapture(0) # 传入0代表0号摄像头 fps = 30 size = ( int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), in

import cv2 import numpy as numpy cap=cv2.VideoCapture(0) #设置显示分辨率和FPS ,不设置的话会非常卡 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,800) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,600) cap.set (cv2.CAP_PROP_FPS,20) while cap.isOpened(): ret,frame=cap.read() # cv2.flip(frame,fr

一.安装Python依赖 pip install pytesseract pyocr pillow Image pip安装:https://www.cnblogs.com/Javame/p/10918325.html 二.下载并安装 tesseract-ocr: wget https://download.csdn.net/download/yiyu1/11200375 三.修改pytesseract.py 位置:..\lib\site-packages\pytesseract\pytesser

​ 项目介绍 小狗分类器可以做什么? 通过这个分类器,你只需要上传照片,就可以得到小狗的品种,以及更多的信息. 这就是所谓的「机器学习」,让机器自己去“学习”.我们今天要做的这个分类任务,是一个“监督学习”的过程. 监督学习的主要目标是从有标签的训练数据中学习模型,以便对未知或未来的数据做出预测. 我给大家讲一个例子.用“房子的尺寸”预测“房子的价格” ​ 图片来自(吴恩达-机器学习) X-房子的尺寸(小狗的图片)    Y-房子的价格(小狗的类别) 如图,我们根据已经有的数据集(图上的坐标),

前些天看见了几个有趣的python项目,在自己实际测试和理解后贴一下代码. https://www.shiyanlou.com/courses/589/labs/1964/document 算法主要逻辑是通过python自带的PIL库通过像素分析图片的皮肤部分,并通过皮肤占有整个图片面积和皮肤块数量来判断一张图片是否是色情图片. 当然,目前该种分析方法依然有许多不足之处...但是大部分比较典型的图片都能比较不错地识别...但是没有加入人型轮廓的识别,导致错误的可能性. 还有一个问题就是皮肤识别算

关于树莓派,想必从事嵌入式开发的开发者都有听过,树莓派原名为Raspberry Pi,也就是它的英文读法,树莓派诞生于英国,由"Raspberry Pi 基金会"这个慈善组织注册开发.埃•厄普顿就是该项目的头目.在2012年的3月,英国剑桥大学埃本•阿普顿(Eben Epton)正式发售世界上最小的台式机,又称卡片式电脑,外形只有信用卡大小,却具有电脑的所有基本功能,这就是Raspberry Pi电脑板,中文译名"树莓派"! 树莓派作为一个轻便迷你的小终端很受大众的

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 24 14:47:35 2019 @author: erio """ from PIL import Image,ImageGrab import cv2 import pyaudio import wave ''' #录音 input_filename = "record.wav" # 麦克风采集的语音输入 input_filepa

使用简单代码实现摄像头进行在线人脸识别 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "D:\\Python27\\Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

目录: (一)调用摄像头或打开视频文件代码实现 (二)说明和补充 (一)调用摄像头或打开视频文件代码实现 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #打开摄像头获取图片 6 def video_demo(): 7 capture = cv.VideoCapture(0)#打开摄像头,0代表的是设备id,如果有多个摄像头,可以设置其他数值 8 while True: 9 ret, frame = capture.read() #读取摄像头,它能

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018 @author: zhen """ from PIL import Image import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def restore_image

rom PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 #text=pytesseract.image_to_string(Image.open('1531730550.jpg'),lang='chi_sim') #设置为中文文字的识别 image = Image.open('1531733536(1).jpg') code = pytesseract.image_to_string(image) #设置为英文或阿拉伯

import cv2 def get_img_from_camera_net(folder_path):     cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin@10.80.11.11/ch1/stream1")#获取网络摄像机          i = 1     while i<3:         ret, frame = cap.read()         cv2.imshow("capture", frame)

一.人工智能初识 什么是智能? 我们通常把人成为智慧生物,那么”智慧生物的能力”就是所谓的”智能”我们有什么能力?听,说,看,理解,思考,情感等等 什么是人工智能? 顾名思义就是由人创造的”智慧能力”,同样具备,听,说,看,理解等能力听=语音识别说=语音合成看=图像视频文字识别理解=语言(文字)图像视频理解等逻辑处理思考=理解后的逻辑处理 举个小"栗"子 我来问,你来答问题:你叫什么名字?答案:我的名字叫栗子回答者”听,看”到问题,通过大脑进行问题的”理解”回答者获得答案后,”说,写”

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分