最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了 # -*-coding:utf-8 -*- __author__ = ZJL import cv2 import time # 保存截图 save_path = '

该代码含多个图像拼接的实现。使用多张图片创建全景图 建议先安装anaconda，配置opencv和python

计算机视觉OpenCV基础实验合辑（实验1234+扩展） 专栏地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/category_12113705.html 实验一 图像预处理 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127976297 实验二 基元检测 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127976661 实验三 目标识别（卡证、卡号识别） https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977068 实验四 尺寸测量 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977211 实验扩展 图像处理 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977388

对街景门牌号码进行识别提取

Python-opencv 扫描图片或者视频流，检测出车牌号，并把车牌号保存下来。

使用深度学习和OpenCV进行社交距离 目的 由于COVID-19，今天的不幸情况使人与人之间的距离至关重要。 目标是检测使用深度学习的人员，并找出人员之间的距离，以检查人员是否维持6英尺或1.8 m的标准社交距离。 工具和库 Python OpenCV YoloV3 描述 第1步：在相框/图片中找到人数。 步骤2：为使用YOLO确定的人员创建边界框。 步骤3：为对象设置宽度阈值，在其中测量距离，即人的宽度。 我将宽度设置为27英寸或0.70米。 如果需要，请尝试其他值。 步骤4：将像素映射到公制（米或英寸）。 步骤5：以米为单位，找到一个人到另一个人的中心点之间的距离。 结果

基于个人的爱好和现实的需求，决定用Python做一个屏幕录制的脚本。因为要看一些加密的视频，每次都要登录，特别麻烦，遂决定用自己写的脚本，将加密视频的播放过程全程录制下来，这样以后看自己的录播就好了。结合近期自己学习的内容，正好用Python来练练手，巩固自己的学习效果。 经过多番搜索，决定采用Python+opencv+pyaudio来实现屏幕录制。网上搜索到的录屏，基本都是不带声音的，而我要实现的是带声音的屏幕录制。下面就开始一步一步的实现吧。 声音录制 import pyaudio import wave import sys CHUNK = 1024 if len(sys.argv

利用opencv把视频转换成字符串视频

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

以下代码是保存视频 # coding:utf-8 import cv2 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) cap.set(4,480) cap.set(1, 10.0) #此处fourcc的在MAC上有效，如果视频保存为空，那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1 fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4', 'v') # 第三个参数则是镜头快慢的，10为正常，小于10为慢镜头 out = cv2.V