运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示： 图片读取 ###############头文件 import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image #from skimage import io import random from PIL import Image 首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示“ img = cv2.imread(

自己厂里有五六部各不一样，自己测试了多种加工代码组合，完美兼容多种系统的NC程式头尾结构，需要的可以下载，小小的一分。新代和宝元肯定行的，新的法兰克也可以，太老的机器可能不支持。

用于提取NC4文件的python代码。对以往提取NC文件的代码进行优化。

NC65数据字典

NC应收应付综合学习手册，包含应收和应付的

NC65产品价值培训-财务会计篇文档集，包含费用管理，项目管理，财务会计，财务核算等

原理概述 首先利用opencv获取到图片中特定像素点的颜色 根据颜色所处的范围选择不同的字符 再在控制台的特定位置打印即可 重点就是获取像素点的颜色 获取图像中某像素点的颜色图片载入变量 opencv中可使用Mat类型来储存图片 Mat img; img = imread("图片路径"); 将图片转化为灰度图 为什么要把图片转为灰度图呢? 主要是为了使图片颜色单一 减少后面条件判断的工作量 不过也可以不去做这一步的处理 Mat gimg; //img转化为灰度图后输出到gimg中 cvtColor(img, gimg, CV_BGR2GRAY); 获取图片某像素点的颜色 需要一个新的变量类

运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊 Opencv+Python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2D()： # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle

精雕5.19版本ENG加工代码格式转NC加工代码格式

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