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Python OpenCV项目实战(P5)

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简介:
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() ```

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客服
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  • Python OpenCV(P5)
    优质
    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() ```
  • OpenCV
    优质
    《OpenCV实战项目》是一本专注于计算机视觉技术应用的书籍,通过多个实际案例详细讲解了如何使用OpenCV库进行图像处理和分析。 通过29个经典项目编程学习OpenCV2,帮助你从初学者成长为实际开发者。
  • Python OpenCV——数字识别
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  • 】利用OpenCV与CNN的Python车牌号码识别
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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 ATM
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    《Python ATM实战项目》是一本通过构建自动取款机系统来教授Python编程技巧和实践应用的教程。书中详细介绍了如何使用Python语言完成ATM的各项功能开发,帮助读者将理论知识转化为实际技能。 ATM系统主要功能如下(要求使用类实现): 1. 注册:用户名、身份证号、密码(两次确认,长度6位) 2. 查询:账号必须存在,密码(三次机会,不对就锁卡) 3. 取款:账号必须存在,密码(三次机会,不对就锁卡),取款金额不能大于存款 4. 存款:账号必须存在,密码(三次机会,不对就锁卡),存款金额不能低于0 5. 转账:两个账户都必须存在,密码(三次机会,不对就锁卡),转账金额不能超过余额 6. 锁卡:账号存在,可以使用密码/身份证号冻结 7. 解卡:账号存在,只能使用身份证号解卡 8. 补卡:使用身份证补卡,每个身份证只有一张卡,之前的卡作废 9. 改密:账号存在,使用原密码/身份证号改密 10. 退出:保存数据
  • 利用OpenCVPython进行标跟踪的
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    本实战项目运用OpenCV库结合Python编程语言,专注于开发高效的目标追踪算法。参与者将学习并实践多种先进的视觉识别技术,以实现对动态场景中特定对象的精准定位与跟踪。通过该项目,学员不仅能掌握图像处理的基础知识,还能深入了解目标跟踪的实际应用案例和技术细节,为今后在计算机视觉领域的发展打下坚实基础。 实时目标跟踪器采用Python编程语言及OpenCV库编写,旨在帮助实现并评估目标跟踪算法。根据不同的算法与数据集,可以开发出一个具备图像输入、目标初始化、目标追踪以及结果输出等功能的实时系统。进一步地,设计用户友好的界面可以让使用者便捷地处理图像序列和查看跟踪效果。 该任务较为复杂,需要对计算机视觉及机器学习领域有深入的理解和技术掌握。同时,在追求计算效率与实时性能的同时开发出一个有效的实时目标跟踪器也是一大挑战。因此,结合相关文献进行研究是必要的途径之一。近年来,深度学习在这一领域的应用取得了显著成效;然而传统的基于特征工程和机器学习的方法依旧有着不可忽视的优点。尝试将这两种方法相结合以期获得更加优异的表现与鲁棒性是非常值得探索的方向。
  • Python集合
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    《Python实战项目集合》是一本汇集了多个真实项目的编程书籍,旨在通过实践提高读者的Python编程能力与问题解决技巧。书中涵盖了Web开发、数据分析等多个领域的案例。 欢迎来到 Pythonly,这是一个专注于 Python 的全方位资源库!在这里,我们深入探讨了 Python 编程的各个方面及其广泛应用。无论您是编程新手还是寻求高级技术的专业人士,这里都有适合您的内容。该存储库旨在为所有希望提升 Python 技能和知识水平的人士服务——无论是爱好者、学生还是开发人员。通过实际案例研究和真实场景的应用分析,您可以更全面地理解 Python 的强大功能及其应用潜力。欢迎加入 Pythonly 社区,一起探索 Python 编程的无限可能!
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    《Python爬虫实战项目》是一本专注于教授如何使用Python语言进行网络数据抓取和处理的书籍。通过丰富的实例讲解了从基础到高级的各种爬虫技术,帮助读者掌握自动化收集互联网信息的能力。 使用普通爬虫抓取电影天堂最新发布的电影数据;利用XPath解析腾讯招聘网站的职位信息;通过中国天气网获取全国各地天气情况,并生成饼状图展示;采用BeautifulSoup库从古诗词网上提取诗歌资料;借助正则表达式(re)来搜集糗事百科中的笑话内容;使用多线程爬虫配合正则表达式下载斗图吧的表情包到本地计算机中;结合XPath和Python的threading模块及itchat库,实现向指定联系人或微信群发送表情的功能;利用多线程技术抓取百思不得姐网站上的文字与图片信息,并将其保存为CSV文件格式。 通过Selenium自动化工具爬取拉勾网职位招聘信息;使用Selenium结合requests和lxml库获取Boss直聘平台的招聘详情页面数据;采用Selenium搭配lxml解析器实现高效网页内容抓取任务。Scrapy框架被用来构建一个复杂的数据采集系统,专门用于从糗事百科网站上提取笑话并存储为JSON文件形式。 此外还包括:登录豆瓣网修改个性签名的操作流程设计;下载汽车之家平台上的高清图片至本地电脑的步骤说明;爬取简书社区内所有文章内容的方法介绍以及房天下网上新房与二手房详细信息的数据采集策略。最后,还提到了使用Feapder和AirSpider实例进行数据抓取的应用场景分析,同时介绍了基于Node.js构建网络爬虫的技术路径。