本文实例为大家分享了python-opencv鼠标事件画框圈定目标的具体代码，供大家参考，具体内容如下 在视频/相机中，用鼠标画矩形框，圈定目标，从而获得鼠标的起始坐标点a、终止坐标点b # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 27 09:32:02 2016 @author: http://blog.csdn.net/lql0716 """ import cv2 import numpy as np current_pos = None tl = None br = None #鼠标事件 def get_rect(im, title='

opencv 进行任意形状目标识别，供大家参考，具体内容如下 工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别，目标的形状不固定，并且存在一定程度上的噪声影响，但是噪声影响不确定。这是一个简单的事情，因为图像并不复杂，现在将代码公布如下： import cv2 def otsu_seg(img): ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) return ret_th, bin_img def find_pole(bin_img): img, contours, hier

这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、相关概念 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。 还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。 而没有学习训练过的机器就没办法了。 但是图像是一个个像素点组成的，我们就可以通过不同图像之间这

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运行NCSERVER 然后用精雕正常输出ENG 自动继续生成通用的NC格式

前端时间智能信息处理实训，我选择的课题为身份证号码识别，对中华人民共和国公民身份证进行识别，提取并识别其中的身份证号码，将身份证号码识别为字符串的形式输出。现在实训结束了将代码发布出来供大家参考，识别的方式并不复杂，并加了一些注释，如果有什么问题可共同讨论。最后重要的事情说三遍：请勿直接抄袭，请勿直接抄袭，请勿直接抄袭！尤其是我的学弟学妹们，还是要自己做的，小心直接拿我的用被老师发现了挨批^_^。 实训环境：CentOS-7.5.1804 + Python-3.6.6 + Opencv-3.4.1 做测试用的照片以及数字识别匹配使用的模板（自制）提供给大家，通过查询得到，身份证号码使用的字体格

基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #高斯滤波去噪 imgBlur =

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

用DXF文件生成简单的G代码，像直线，多段线