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颜色目标检测就是根据物体的颜色快速进行目标定位。使用cv2.inRange函数设定合适的阈值，即可以选出合适的目标。 建立项目colordetect.py，代码如下： #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 def colorDetect(): image = cv2.imread('./1.png') # 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰，设置合适的阈值 boundaries = [ ([17, 15, 100], [50, 56, 200]), ([86, 3

windows中nc使用方法，实现windows接受shell，看了这个文档就很容易使用NC命令去接受反弹的shell

开闭操作 开操作 图像形态学的重要操作之一，基于膨胀和腐蚀（背景黑色，前景白色）操作组合形成的。 主要是应用在二值图像的分析中，灰度图像也可以 开操作=先腐蚀+再膨胀 作用：消除图像中的小的干扰区域 去除噪点 闭操作 闭操作=先膨胀 +再腐蚀 作用：填充小的封闭区域 ———–提取水平或者垂直线———— 相关代码 import cv2 as cv def open_demo(image): print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(g

用友内部NC二次开发培训文档，主要说的是uap方面的开发，大家可以看看

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力士乐MTX系统NC编程使用手册，含指令，语法以及实例。

如下所示： #coding=utf-8 #读取图片 返回图片某像素点的b，g，r值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') px=img[10,10] print px blue=img[10,10,0] print blue green=img[10,10,1] print blue red=img[10,10,2] print blue 以上这篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。

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