git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 # 检测i方框 包含o方框 def is_inside(o, i): ox, oy, ow, oh = o ix, iy, iw, ih = i return ox > ix and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih # 将人外面的方框画出来 def draw_person(image, per…

#安装包工具 $pip3 install chardet #直接打开文件,中文显示乱码 >>> import chardet >>> f = open('test.log','rb') >>> data = f.read() >>> data b'Python\xe6\x99\xba\xe8\x83\xbd\xe6\xa3\x80\xe6\xb5\x8b\xe7\xbc\x96\xe7\xa0\x81\xe5\xb9\xb6\xe8\…

Python中少有人回答的问题 The Python IAQ: Infrequently Answered Questions 1 Q: 什么是"少有人回答的问题(Infrequently Answered Question)" ? 一个问题之所以很少有人回答,要么是因为很少有人知道问题的答案,要么是因为它涉及到一个晦涩而隐蔽的知识点(但可能是你关心的).我过去认为是我在Java IAQ中发明了这个词组,但是它也出现在了以数据丰富而著称的About.com Urban Legends网…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 如果框框水平方向上移动 像素值是不会有什么太大的变化的 如果是垂直方向上移动那么就会变化很大 这种一般称为边缘区域 无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化,是内部区域 # coding:utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(".…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 def detect(): # 创建人脸检测的对象 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_default.xml") # 创建眼睛检测的对象 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 filename = "../data/mm3.jpg" def detect(filename): # 创建检测人脸的对象 要在opencv的目录下找到xml文件,放置到自己项目中 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_def…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np img_origin = cv2.imread("../data/circle.jpg") img_gray = cv2.cvtColor(img_origin, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 低同滤波进行平滑图像 img = cv2.medianBlur(img_gray, 5) cim…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread("../data/line1.png") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 100) "&q…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读入图片 img = cv2.imread("../data/mm2.jpeg") # 创建一个和加载图像一样形状的 填充为0的掩膜 mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) # 创建以0填充的前景和背景模型 bgdMode…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np # 创建一个200*200 的黑色空白图像 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块 img[50:150, 50: 150] = 255 cv2.imshow("image", img) # 二值化操作…