原文链接:https://blog.csdn.net/cike14/article/details/50649811 import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianB

原文链接,有压缩和简化 1.导入一个新的头文件 首先你要知道,不是所有Chimpunk特性都通过Cocos2d的类暴露出来,比如CCPhysicsNode和CCPhysicsBody.对于一些更高级的特性你需要使用实际的Objective-Chipmunk API. 在Cocos2d 3.0中你需要导入一个特殊的头文件去访问CCPhysicalNode和CCPhysicsBody中位于Chipmunk之中的部分: #import "CCPhysics+ObjectiveChipmunk.h&qu

此次主要学习了如何将BGR转成HSV,主要用到cv2.cvtColor()和cv2.inRange()函数来识别视频中的蓝色物体. code: import cv2import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#开启相机 while(1): _,frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #将BGR图转成HSV图 lower_blue = np.array([100,43

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI,标注出要跟踪的物体,这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法,一种是"静态的",一种是"动态的". 静态的是指在绘制过程中,视频暂停播放,画面定格在鼠标左键单击上去时候播放的画面,这时候按着鼠标左键并拖动出一个感兴趣的区域,鼠标左键抬起完成矩形框的绘制.在整个绘制过程中,矩形是连续显示出来的,跟随鼠标位置变化而变化. 过程和实现都很简单,以下是具体代码实现,主要用到了鼠标响应事件: #include

为什么说 Python 是数据科学的发动机(一)发展历程(附视频中字) 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态.在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程. 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人.该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现.Jake的研究领域包括天文学.天体物理学.机器学习以及可伸缩计算.此外,他是许多开源

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

Python中的动态类 有这样一个需求,我有SegmentReader.PostagReader.ConllReader这三个Reader,他们都继承于一个Reader类.在程序运行中,由用户通过segment.postag或conll决定读入哪一种数据,所以XReader的实例化也由用户决定.当然,我们可以写一连串的if判断,但是这往往不够美观.这里有一个python动态创建类的问题. Python中有个一函数globals()返回当前全局的符号表,如果已经import了这三个类,他们就会出现

一. 引言 按照<第7.10节 Python类中的实例变量定义与使用>.<第7.14节Python类中的实例方法解析>中的介绍,当定义了一个类,并且创建了该类的实例后,可以给该实例动态增加任何属性和方法.但实际上,Python中的类可以控制哪些属性可以增加,这个就类似于一个可以动态增加属性的白名单.这个白名单就定义在类的特殊实例变量__slots__中. 二. slots __slots__这个特殊变量在object类中是没有定义的,因此如果使用必须在自定义类中单独定义,并且必须是

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

首先,创建一个简单的动态库编程生成dll.so:   gcc -fPIC -O2 -shared dll.c -o dll.soC文件:dll.c  如下 #include <stdio.h> struct param { int a; int b; char c; float f; int arr[3]; }; void print0(struct param arg){ printf("in print:\n"); printf("a: %d\n",

摘要: 对于人物识别技术来说,动作和人体测量统计学对于光学差异并不敏感,甚至对于眼镜,头发,帽子的描述相当粗糙,现在的以步态为基础的识别技术都是基于对细节的精确描述和对步态周期的精确测量.这种方法需要运动主角在简单背景下反复的重复一个单一动作,并且需要昂贵的动作捕捉系统或者二维的视频系统,以便研究人员可以对运动物体进行分段和跟踪.现有的设备限制了人体测量统计学在实际场景中的运用,因为实际场景中的动作存在不同程度的复杂性.我们发展了一种新的人物识别方法,这种方法以动作和人体测量统计学为基础,并且所

视频系列:RTX实时射线追踪(上) Video Series: Practical Real-Time Ray Tracing With RTX RTX在游戏和应用程序中引入了一个令人兴奋的和根本性的转变.在这个视频系列中,NVIDIA工程师Martin Karl Lefrancois和Pascal Gautron帮助您开始实时光线跟踪.您将了解如何管理数据和渲染.加速结构和着色器如何工作,以及管道需要哪些新组件.我们还将包括本视频系列所基于的演示文稿中的关键幻灯片. 这些视频包含丰富的信息,但

Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言.很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言.因此,在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢?那就是NoSQL,比如MongoDB. 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1.SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念,MongoDB就是一个NoSQL数据库.近几年来它越来越受到整个

动态Sql是Mybatis的核心,就是对我们的sql语句进行灵活的操作,他可以通过表达式,对sql语句进行判断,然后对其进行灵活的拼接和组装.可以简单的说成Mybatis中可以动态去的判断需不需要某些东西. 动态Sql主要有以下类型: if choose,when,otherwise trim,where,set foreach 这里主要介绍几个常见的where  if  foreach,直接贴代码了 1.where 这里的where有一个好处就是在拼接成功的时候,会自动去掉第一个and 2.i

  pickle是Python轻便的对象序列化工具.使用pickle可以方便地把python对象写入文件对象中,或者像soap那样在socket间传送.     按照python的一贯作风,类的成员在使用前不会分配和占用内存空间.这一点使用pickle可以看得很清楚.     例如有类矩形Rect   #文件Rect_Module.py  class Rect:      def __init__(self, a_width , a_height):          self.m_width

1.下面这段代码的输出结果是什么?请解释. def extendList(val, list=[]): list.append(val) return list list1 = extendList(10) list2 = extendList(123,[]) list3 = extendList('a') print "list1 = %s" % list1 print "list2 = %s" % list2 print "list3 = %s&quo

Python 爬虫修养-处理动态网页 本文转自:i春秋社区 0x01 前言 在进行爬虫开发的过程中,我们会遇到很多的棘手的问题,当然对于普通的问题比如 UA 等修改的问题,我们并不在讨论范围,既然要将修养,自然不能说这些完全没有意思的小问题. 0x02 Selenium + PhantomJS 这个东西算是老生长谈的问题吧,基本我在问身边的朋友们的时候,他们都能讲出这条解决方案: Selenium + PhantomJS(Firefox Chrome之类的) 但是真正的有实践过的人,是不会把这个