如下所示： 1、计算总帧数 import os import cv2 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') frame_count = 0 all_frames = [] while(True): ret, frame = video_cap.read() if ret is False: break all_frames.append(frame) frame_count = frame_count + 1 # The value below are both the number of frames pri

摘要： 使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。 准备： 首先，准备好几个库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有

pcl-布尔运算 一组用于在 3D 点云上执行布尔运算（例如并集、交集和差异）的实用程序。 需要 libpcl [ ]

本代码主要实现的是利用网络传输图片，用在我的树莓派项目之上。该项目在PC上运行服务端，树莓派上运行客户端，两者连接到同一局域网中，修改代码中的IP地址，就可以实现将树莓派采集到的图像数据实时传输到PC端。先运行服务端代码，然后运行客户端代码即可。树莓派摄像头使用的是普通的USB摄像头，并且在树莓派上安装了opencv，在树莓派上安装opencv的过程可以参考https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-opencv-3-python-on-your-raspberry-pi/。最后，该代码稍加修改就可以传输其

本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测，帧差法分为：单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。 2.算法思路 文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测 3.python实现代码 def threh(video,save_video,thres1,area_threh): cam = cv2.VideoCapture(video)#打开一个视频

概述 这是一个简单的python爬虫程序，仅用作技术学习与交流，主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识。 什么是网络爬虫 简单的讲，网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据。专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息，包括电影的名称、豆瓣评分、导演、编剧、主演、类型、制片国家／地区、语言、上映日期、片长、IMDb链接等信息。 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先，我们打开豆瓣电影·热门电影，会发现页面总共20部电影，但当查看页面源代码当时候，在源代码中根本找不到这些电影当信息。这是为什么呢？原来豆瓣在这里是

包含具有ROS特定功能的Robotis OP2框架

本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理，让效果看上去更好。 实现方法 1、提取图片的特征点、描述符，可以使用opencv创建一个SIFT对象，SIFT对象使用DoG方法检测关键点，并对每个关键点周围的区域计算特征向量。在

OPEL欧宝汽车 OP-COM 诊断工具,用来连接欧宝汽车的车载电脑,可以查询车辆的各种信息,并且可以诊断车辆的问题.

代码如下 import os import cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\+str(i)+.bmp image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像 cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域 cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\+str(i)+.bmp,cropImg) //保存到指定目录