aibotlab的博客

python-opencv-鼠标事件-画框圈定目标1、python-opencv-鼠标事件-画框圈定目标在视频/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: User"""import cv2import numpy as

python-opencv-kmeans聚类1 python-opencv-kmeans聚类# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Dec 31 15:35:59 2016@author: User"""import cv2import numpy as nppoint = np.float32([[0,1],[1,1],[1,0],[1,2],[-

Harris角点检测(Python-OpenCV)1.1 角点角点：是一类含有足够信息且能从当前帧和下一帧中都能提取出来的点。最普遍使用的角点的定义是由Harris提出的。典型的角点检测算法：Harris角点检测、CSS角点检测好的角点检测算法的特点：1、检测出图像中“真实的”角点；2、准确的定位性能；3、很高的重复检测率（稳定性好）；4、具有对噪声的鲁棒性；5、具有较高的计算效率1.2

canny边缘检测author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、canny边缘检测代码python代码（对图片进行边缘检测）import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('D:/testSource/myImg/031.jpg',0)imgs = cv2.Canny(img,100,200)cv2.

list与array互相转换u = array([[1,2],[3,4]])m = u.tolist() #转换为listm.remove(m[0]) #移除m[0]m = np.array(m) #转换为array

# coding=gbkfrom PIL import Imageimport numpy as np# import scipyimport matplotlib.pyplot as pltdef ImageToMatrix(filename): # 读取图片 im = Image.open(filename) # 显示图片# im.show()

矩阵转换为一维数组>>>from compiler.ast import flatten>>>Xmatrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169], [ 1, 17, 14, 238, 289, 196], [ 1, 17, 15, 255, 289, 225], [ 1, 18, 13, 234, 324

python–多个变量的for循环>>>a = [1,2,3]>>>b = [9,6,1]>>>for (i,j) in zip(a,b):>>> print i+j1084

python之numpy.power()数组元素求n次方numpy.power(x1, x2)数组的元素分别求n次方。x2可以是数字，也可以是数组，但是x1和x2的列数要相同。>>> x1 = range(6)>>> x1[0, 1, 2, 3, 4, 5]>>> np.power(x1, 3)array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125])>>> x2 =

Ubuntu 16.04 64位+anaconda2+opencv 3.2.0 + opencv_contrib 3.2.01、opencv 3.2.0 + opencv_contrib 3.2.0安装安装步骤见：http://blog.youkuaiyun.com/lql0716/article/details/545647212、anaconda2安装2.1 anaconda2下载 https://

数据科学—-知识树（点击进入原图）关键词：机器学习，数据挖掘，算法理论机器学习，数据挖掘学习思维导图该知识树对数据处理的一些算法以及涉及到的学科内容做了一个大致的结构框架，便于对数据科学有一个清晰的认识，从而加深对其整体的把握。 数据科学—-知识树（以图片格式查看/下载） 欢迎进入以下地址参与编辑： https://www.processon.com/mindmap/57a2bac2e4b

FAST角点检测算法author@Jason http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、FAST角点检测原理算法步骤： 1、在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为 Ip 2、以3为半径画圆，覆盖p点周围的16个像素，如下图所示 3、设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的n个像素的像素值都小于 Ip−t或者有连续的n个像素都大于Ip+t， 那么这

解决：Spyder不支持OpenCV模块代码提示1.找到 module_completion.py 文件，2.25及之前的版本位于Python目录/Lib/site-packages/spyderlib/utils/路径，2.25之后的版本位于Python目录/Lib/site-packages/spyderlib/utils/introspection/。将cv和cv2添加到 module_com

python matplotlib 画图author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jul 06 21:59:39 2017@author: lql0716"""import numpy as npimport matplotlib.pyp

python中关于if name == ‘main’author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql0716__name__ 是当前模块名，当模块被直接运行时模块名为 __main__。这句话的意思就是，当模块被直接运行时，以下代码块将被运行，当模块是被导入时，代码块不被运行。示例# file one.pydef func(): p

python中如何调用.py文件author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、同一路径下的调用import otherother.function()2、同一个路径下调用某个函数form other import ffff(x,y)3、不同路径，引用所在路径的方法import syssys.path.append('

python-opencv 直方图目标区域匹配1、python-opencv 直方图目标区域匹配该方法可以匹配目标的大致区域，匹配过程中容易受颜色，光照，背景变化的影响#首先确定目标区域的矩形框坐标，只需左上角的点和右下角的点的坐标，即mouseStart和mouseEnd，前一帧img1，当前帧img2def hist(mouseStart, mouseEnd, img1, img2):

python-opencv-直方图cv2.calcHist()的使用mask表示选取某一区域进行统计其直方图，并与原图的直方图做对比import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('D:/testSource/match/flower/fphoto1/0.jpg',0) #直接读为灰度图像

python - sorted()排序对数组按某列对行排序：>>> #对b，按第一列对整行排序>>> b = array([[2, 0], [3, 1], [7, 2]])>>> b1 = sorted(b, key = lambda x:x[0])>>> b1[array([2, 1]), array([3, 0]), array([7, 2])]#对a排序>>> a = [[3, 0],

1、主题　　之前我们已经在Getting Started Guide接触了代码拼写提示这一帮助功能，这里我们将详细的介绍它。　　拼写提示就是以列表的形式给出当前位置下可用的单词（函数名、类名、变量名等）。　　2、启用拼写提示功能　　在任何情况下我们都可以通过Ctrl+Space快捷键来启动拼写提示功能。　　事实上，拼写提示功能在你输入代码的过程中是默认启动的，当然也包括输入点号之后的域成员提示功能。

1、anaconda+opencv+Spyder读取视频所用版本： Anaconda：python2.7, win64 opencv: 2.4.11安装Anaconda后，python和opencv的所有文件都在Anaconda2这个文件夹里。在该框架下，试了几次本文第2部分的方法都无法读取视频，复制到Anaconda下也是无效的。python集成安装Anaconda http

Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容，因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区分。以下默认已经：import nu

转自http://www.cnblogs.com/MrLJC/p/4245925.html首先用Anaconda是因为方便（管理方便，包安装真心不方便）。下面是我的安装过程： 首先使用如下命令安装opencv conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv 不过装完之后用不了，这时候找到如下文件夹 Anaconda\pkgs\o

转载 http://blog.chinaunix.net/uid-22682903-id-1771421.html开始做人脸检测的移植工作了，前段时间完成了opencv的1.0版的源代码包在montavista的工具链下的编译，经过交叉编译成功的将facedetect例程在DM6446的ARM上跑通了。但这个程序里的IplImage是通过cvLoadImage一jpg图片得到的，而我的程序里是利用v

转载 http://www.cnblogs.com/DaleSong/p/5289393.htmlSpyder 快捷键　　Spyder是一个python的集成开发环境，其优点是模仿Matlab环境，可以方便的查看和修改数组取值。之前用过另一个开发环境PTVS(Python Tools for Visual Studio)，顾名思义，是微软的Visual Studio的python开发环境，类似经典的

python的功能实在太强大，这篇文章主要介绍了Python+Opencv识别两张相似图片的相关资料，文中利用Opencv库进行了更简洁化的实现，感兴趣的小伙伴们可以参考一下在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作

提示： 转载请详细注明原作者及出处，谢谢！ 本文介绍使用OpenCV-Python进行形态学处理 本文不介绍形态学处理的基本概念，所以读者需要预先对其有一定的了解。定义结构元素 形态学处理的核心就是定义结构元素，在OpenCV-Python中，可以使用其自带的getStructuringElement函数，也可以直接使用NumPy的ndarray来定义一个结构元素。首先来看用getStruc

Python基本手册关键词： PythonPython基本手册常见内置函数标准库爬虫1 GET2 POST3 Headers字符串模块1 定义模块2 常用的字符串方法列表list1 列表相关的内置函数2 列表元素的循环3 列表切片4 列表方法5 列表嵌套列表6 文件读写选择语句1 布尔逻辑2 if语句循环1 计数2 while循环3 用户输入循环4

Python数据处理手册关键词： PythonPython数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 Dat

python数组写入txtimport codecslist = [[1,2],[3,4]]s = u'亚像素精度：\r\n' #u表示读取中文，\r\n为换行符f = codecs.open("main.txt",'w','utf-8')f.write(s)#f.write(str(list))for i in list: f.write(str(i)+'\r\n') #\r\n

爱可可老师24小时热门分享(2016.09.21)http://weibo.com/p/1001604022251195385079python & 机器学习 & 计算机视觉 & 深度学习No 1. 【Python股市数据分析教程】 http://weibo.com/1402400261/E9eZZBpss No 2. 《深度学习即将攻陷的下一个领域：NLP——ACL2016优秀论文解读》 h

python之os.path模块python os.path模块os.path.abspath(path) #返回绝对路径os.path.basename(path) #返回文件名os.path.commonprefix(list) #返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径。os.path.dirname(path) #返回文件路径os.path.exists(p

python奇异值分解>>>M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]>>>U, D,Vt = np.linalg.svd(M)>>>>>>Uarray([[-0.21483724, 0.88723069, 0.40824829], [-0.52058739, 0.24964395, -0.81649658], [-0.82633754, -

Python判断一个文件或文件夹是否存在，并创建import os#判断文件夹是否存在，若存在，则返回Trueinput: f = os.path.exists('D:/test/good') input: fTrueinput: f2 = os.path.exists('D:/test/good/no')input: f2Fasle#f2为Fasle，此时可以用该命令创建文件夹input

1、 python-opencv将图片 / 视频帧写为视频import cv2fps = 24 #视频帧率fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('M','J','P','G') videoWriter = cv2.VideoWriter('D:/testResults/match/flower2.avi', fourcc, fps, (1360,480)) #(1360,