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Python与OpenCV项目的代码

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简介：
这段内容是关于使用Python编程语言和OpenCV库进行开发的项目源代码集合。涵盖图像处理、计算机视觉等领域应用。 Python和OpenCV的项目实践代码可供小伙伴们下载参考。

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  • Python与OpenCV项目的代码
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    这段内容是关于使用Python编程语言和OpenCV库进行开发的项目源代码集合。涵盖图像处理、计算机视觉等领域应用。 Python和OpenCV的项目实践代码可供小伙伴们下载参考。
     
  • Python：各类Python项目与代码
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    本书汇集了多种Python项目的实例和源代码，适合编程爱好者和技术从业者参考学习。通过实际操作，帮助读者提高Python开发技能。 该Python存储库包含多个项目及独立代码文件，并通过不同文件夹进行分类： 1. 机器学习：这里存放所有与机器学习相关的代码，大部分适用于在线课程（如edX和Coursera）。 2. 熊猫教程：涵盖从收件箱中学习的熊猫课程内容，包括来自Medium和Kaggle文章中的示例。 3. 类库：Python类文件集合。 4. Flask框架工作区：使用Flask与Python构建服务器的应用程序示例，主要参考edX CS50课程。 5. Matplotlib实例：专门用于Matplotlib库的代码示例。 6. Keras教程和练习：Keras深度学习框架的学习资料及实践案例。 7. Project_1：CS50课程中的第一个项目实现。 8. facecam解锁锁定程序：使用Python进行人脸识别的应用程序开发。 9. 作业集锦：包含各种作业相关的代码文件。 10. 区块链实验：通过Python和Flask包构建的区块链应用实例。 11. 社交媒体Bot尝试：为Instagram和Twitter创建自动化脚本（即Bots）的初步探索。
     
  • 【项目实战】利用OpenCV与CNN的Python车牌号码识别项目实战
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    本项目通过结合使用OpenCV和卷积神经网络(CNN)，采用Python编程实现对复杂场景下的车辆牌照进行有效识别。 资料包括数据、代码、文档及代码讲解。 1. 项目背景：介绍项目的出发点与目标。 2. 数据获取：描述如何收集或获得所需的数据资源。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗，以便于后续分析和建模使用。 4. 探索性数据分析（EDA）：通过统计图表等方法探索数据集中的模式、异常值及趋势特征。 5. 特征工程：根据业务需求设计新的变量或从已有变量中提取有用信息以提高模型性能。 6. 构建CNN检测模型：利用卷积神经网络技术建立一个用于特定任务（如图像识别）的预测模型。 7. 模型评估：通过测试集验证构建好的机器学习算法的效果，包括准确率、召回率等指标。 8. 结论与展望：总结研究成果，并对未来的改进方向提出建议。
     
  • Python OpenCV项目实战(P5)
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    本教程为《Python OpenCV项目实战》系列第五部分，深入讲解计算机视觉技术的应用，通过实际案例教授读者如何使用OpenCV库进行图像和视频处理。 图像梯度处理 Sobel算子：通过121右减左、下减上计算边缘。 函数调用格式： ```python dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ``` 参数解释： - `ddepth`: 图像深度（值为 -1 表示输入深度等于输出深度） - `dx` 和 `dy` 分别表示水平和竖直方向上的梯度 - `ksize` 是Sobel算子的大小 Scharr算子：使用3 10 3进行计算。 Laplacian算子： ```plaintext 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 ``` 准备工作代码如下： ```python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np get_ipython() ```
     
  • 基于Python-OpenCV的舌象检测代码包（高分项目）.7z
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    本项目提供了一个基于Python和OpenCV的舌象自动检测代码包，适用于医疗影像分析领域。包含图像预处理、特征提取及分类算法，便于研究与开发使用。 本项目是一个基于Python-OpenCV的舌象检测系统源码集合，并以7z压缩包形式提供。该项目在导师指导下完成并通过评审，获得了98分的高评价。适合计算机相关专业的学生进行实战练习、课程设计或期末大作业使用。
     
  • Python期末项目报告与代码
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    本报告详细记录了Python课程的期末项目完成情况，包括项目背景、设计思路、实现技术及最终成果展示，并附有完整源代码。 Python期末大作业报告及代码
     
  • Python+Selenium项目的源代码
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    这段源代码是使用Python编程语言结合Selenium工具开发的一个自动化测试项目。它展示了如何利用Python强大的库和Selenium的灵活性来执行Web应用的自动化测试任务。 Python+Selenium项目源码，包含常用Selenium功能的示例代码。
     
  • Python爬虫项目的代码
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    本项目是一系列使用Python编写的网络爬虫代码集合，旨在高效地抓取和解析网页数据。 爬虫项目是指利用编程技术和工具自动化地从互联网上获取数据的项目。爬虫是一种程序，它能够模拟人类用户在网页上的浏览行为并提取所需的信息。通过编写这样的程序，可以让计算机自动访问网站、解析页面内容，并抓取感兴趣的数据。 一个典型的爬虫项目通常包括以下几个步骤： 1. **目标确定**：明确要爬取的目标网站或特定页面以及所需的详细数据类型和结构。 2. **网络请求**：使用编程语言（如Python、Java等）及相关库发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。 3. **数据解析**：利用HTML解析器（例如BeautifulSoup、XPath等），将获得的HTML文档转换为可以操作的数据格式，比如树形结构或DOM模型。 4. **数据抽取**：根据预设规则从已经解析好的HTML中提取需要的信息。这可以通过正则表达式、CSS选择器或者XPath来实现。 5. **数据存储**：把获取到的数据保存至本地文件、数据库或者其他形式的储存系统，以便进一步分析和使用。 6. **定时调度**：如果需要定期更新爬取的数据，则可以设置定时任务或采用调度框架，让程序在固定时间自动运行。 爬虫项目广泛应用于多种场景中，例如搜索引擎索引构建、数据挖掘以及价格监控等。
     
  • Python+OpenCV毕业设计项目车道检测代码分享
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    本项目为Python结合OpenCV实现的车道线检测系统，旨在帮助学生掌握图像处理与机器视觉技术，并应用于实际道路场景中进行车道识别。分享完整代码以供学习交流。 环境概述：系统使用的环境是Python 3.6.5 和 OpenCV 3.14.8 版本，在 Windows 10 系统上运行。编程工具使用的是 PyCharm 专业版。所用到的 Python 库包括 os，用来寻找本地图片文件等操作；numpy，用于对读取到的图片矩阵进行运算处理；以及 PyQt5，用来创建 GUI 窗口程序。 功能模块划分：根据第二章所述内容，整个系统可以分为图像处理和模式识别模块、GUI窗口程序两个主要部分。每个部分又包含多个子模块，具体细节已在第二章中详细阐述。 实现原理：利用图像处理技术对道路进行分割，并进一步通过边缘检测来找出车道线；然后应用透视变换和滑动窗口拟合算法生成曲线模型，在原场景下显示结果。