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
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
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
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