2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到

国外某小哥制作的Python入门神图

python数据结构之图的实现,官方有一篇文章介绍,http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B A -> C B -> C B -> D C -> D D -> C E -> F F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E':

引言 最近,由于工作上的某些原因,又要写类似于外挂的程序,又要用到一个屏幕找图功能,很多程序(eg:按键精灵)都提供了类似的功能,其实在这之前,我也查找过很多类似的C#方法,因为之前有一个试过没有用得起,所以最后就放弃了,知道现在都是使用的自己写的一个,相对来说,除了效率比较慢,没有太大的问题.不过就是由于效率不高,后面又想了其他的一些解决办法. 基础+贴代码. 因为是一些图片处理和操作,所以必不可少的会用到C# GDI+的一些基本知识,对于这个网上应该也有很多,大家可以拿来学习和参考. 再者,

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTIxNTA0MA==&mid=401383338&idx=1&sn=73009cce06d5865632eed7bccd98061c 有编程基础的人一看就可以了解 Python 的用法了.真正的 30 分钟上手. 国外一高手画的,现把它翻译成中文,入门超简单 python入门神图

前言 最近有好几个朋友都在问我找图找色的问题,奇怪?于是乎写了一个专门用于找图找色的单元文件“BitmapData.pas”.在这个单元文件中我实现了从文件中导入位图.屏幕截图.鼠标指针截图.在图片上查找子图.在图片上查找颜色等功能.在查找过程中可以设定颜色变化范围.可以从左到右从上到下查找.也可以从指定点向四周查找.关于这个文件的下载和使用,可以参考本文的第四节.下面详细说说这些功能的实现. 一.数据提取 位图其实可以看成是一个由象素组成的矩阵,找图找色可以看成是象素值的比对.很多新手在设计这

最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1.Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2.python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -

http://www.cnblogs.com/JimmyBright/p/4355862.html 背景:游戏辅助功能通常使用按键精灵编写脚本,按键精灵的最大卖点就是能够找到画面中字,图,色,这对于模拟用户鼠标操作至关重要,这能找到道具,找到血量,实现自动打怪,自动补血,自动买卖道具,博主闲来无聊,看到一款按键精灵实现的辅助,于是乎想用WPF也写一款辅助工具,实现其核心的找图找色等功能.博主测试,对于背景复杂多变的画面,找不变图的成功率达到100%,找带透明的图,比如文字,能达到90%以上.默认

1numpy库 numpy 是 python 的科学计算库 部分功能: 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75", ski

python数据结构之图的实现方法 本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图:     A -> B     A -> C     B -> C     B -> D     C -> D     D -> C     E -> F     F -> C 可以用字典和列表来构建     graph = {'A': ['B', 'C'],        'B': ['C', 'D'

一.vs code开发python时找不到当前目录下的文件, file = open("readme.txt")一直报错,找不到目录下面的文件 原来vscode 默认都是以打开的项目的目录为当前目录,如果项目下面的文件夹里面的的文件运行就会出错.找不到文件 解决问题: vscode [文件]->[首选项]->[设置]搜索[terminal] 1.在设置中搜索teminal,选择用户→python2.勾选Execute In File Dir 二.open文件时,报错,Uni

一.Python绘制面积图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9,6)) X=['2021年1月','2021年2月','2021年3

一.Python绘制折线图 1.1.Python绘制折线图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #plt.figure(dpi=300,figs

利用python制作gif图 引言 当写文章时候,多张图片会影响排版,可以考虑制作gif图 准备 pip install imageio 代码 # This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, action

一.实现功能 判断在指定坐标范围内,是否存在相似度大于n的图片,并返回坐标. 二.基本思路 A=你需要寻找的图片 B=截取当前页面中指定范围的图片 利用opencv 判断A在B中的位置, 在该位置截取与A图同大小的图片C 对比图片C与图片A的相似度 三.实现的代码段 1.安装所需要的库 pip install opencv-python pip install pywin32 2.截取指定坐标的图片 参数说明 filename:保存的文件名 hwnd:窗口句柄 请想办法获取 pos:坐标位置 [

import aircv as ac def matcha(bb,aa):#从bb查找aa,如果有则返回其坐标位置 yuan=ac.imread(bb) mubi=ac.imread(aa) result=ac.find_template(yuan,mubi,0.7)#0.7相似度 if(result!=None): return result['result'][0],result['result'][1] #return yuan.shape[1],yuan.shape[0] return

我用10个国家某年的GDP来绘图,数据如下: labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy'] quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0] 首

由于要重构项目的部分代码,要整理好主要的函数调用关系,不想自己看代码慢慢画出结构,想找出一种通用的,节省人力的方法得出函数间的调用关系图,于是发现以下几个工具.(内网没装好graphviz,还没真正用上) 主要分下面三个模块了解一下python中如何生成函数关系调用图: 1.graphviz(Graph Visualization Software-图形可视化软件) 2.pycallgraph(创建python的可视化图形) 3.objgraph(查看python对象图) 1.graphviz

python图形化界面安装教程 配置环境变量 主目录 pip所在目录,及script目录 更新pip(可选) python -m pip install --upgrade pip ps:更新出错一般挂梯子即可解决 安装qt5 通过国内的豆瓣镜像安装,更快 pip3 install pyqt5 -i https://pypi.douban.com/simple pip3 install pyqt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple 可能出现找不到匹配