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
转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =
Python的变量定义后都有自己的作用域,每个作用域内都有名字空间.名称空间就是变量名称与对象的关联关系.Python中使用变量名引用对象,需要使用该变量时,就在命名空间中进行搜索,获取对应的对象.从目前python的实现上来讲,内部使用了字典,但是并不保证以后会更改实现,所以说现阶段,命名空间是一个字典(dictionary),它的键就是变量名,它的值就是那些变量的值.在一个Python程序运行中,至少有4个scopes是存在的. 直接访问一个变量可能在这四个namespace中逐一搜索. L
一共这几个模块: class videoReader 读取视频 class videoFramesExtractor(videoReader):继承了读取视频,主要是用来限制读取视频中的哪些帧,并保存. read_excel_single(excel_path,event_instance): 处理Excel中的数组,找到事件的帧数范围: Excel内容是这样的,需要的只是第二列的帧范围,另外第二列中的这些值还有重复的所以需要去除重复: 每一个范围,例如:23450:23461之内的帧要存放在一