CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

Python关于去除字符串中空格的方法 在编写程序时我们经常会遇到需要将字符串中的空格去掉的情况,通常我们可以使用下面几种解决方法: 1.strip()方法:该方法只能把字符串头和尾的空格去掉,但是不能将字符串中间的空格去掉. s=' This is a demo ' print(s.strip()) lstrip():该方法只能把字符串最左边的空格去掉. s=' ! This is a demo ' l='!' print(s.lstrip()+l) rstrip():该方法只能把字符串最右边

#利用迭代操作,实现一个trim()函数,去除字符串中所有空格 def trim(str): newstr = '' for ch in str: #遍历每一个字符串 if ch!=' ': newstr = newstr+ch return newstr print(trim(' a bcd efg hijk '))

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

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

Python 去除列表中重复的元素 来自比较容易记忆的是用内置的set l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = {}.fromkeys(l1).keys() print l2 这两种都有个缺点,祛除重复元素后排序变了: ['a', 'c', 'b', 'd'] 如果想要保持他们原来的排

Python 去除字符串中的空行 mystr = 'adfa\n\n\ndsfsf' print("".join([s for s in mystr.splitlines(True) if s.strip()]))

列表中元素位置的索引用的是L.index 本文实例讲述了Python去除列表中重复元素的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 比较容易记忆的是用内置的set 1 2 3 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 1 2 3 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = {}.fromkeys(l1).keys() print l2

python中去除字符串中空格的方法比较多,单个看起来也都比较简单 但是使用起来容易发生混淆 为了加深记忆 将常用的去除字符串中空格的方法汇总如下 方法一:strip()方法 >>> S1= " I love Dory " >>> S1.strip() # 去除字符串首尾的空格 'I love Dory' 方法二:lstrip()方法 >>> S2 = " I love Dory " >>> S

def stripFile(oldFile, newFile): '''remove the space or Tab or enter in a file, and output a new file in the same folder''' f = open(oldFile, 'r+', encoding='utf8') newf = open(newFile, 'w',encoding='utf8') for eachline in f.readlines(): newStr = eac

去除文件中重复的行 import os with open('db.txt','r',encoding='utf-8') as read_f,\ open('.db.txt.swap','w',encoding='utf-8') as write_f: s=set() for line in read_f: if line not in s: s.add(line) write_f.write(line) os.remove('db.txt') os.rename('.db.txt.swap',

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 filename = './test/test.txt' contents = [] DNA_sequence = [] # 打开文本并将所有内容存入contents中 with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): contents.append(line

python - opencv 的一些小技巧备忘 使用python-opencv来处理图像时,可以像matlab一样,将一幅图像看成一个矩阵,进行矢量操作,以加快代码运行速度. 下面记录几个常用的操作以备忘 1.求取图像中像素值满足特定条件的掩模图像(mask) mask = imge < (b, g, r) 这个操作返回的mask大小与image相等,通道数也相等,独立判断每个通道的像素值是否满足条件. mask = (image < (b, g, r)).all(axis = 2) 这个操

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C