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【代码】CV2通过一组轮廓点扣取图片。

确定要检测的颜色范围，在 HSV 颜色空间中，颜色可以用一个范围来表示。例如，对于蓝色：这里，

这段代码实现了一个图像分类系统，使用预训练的 ResNet18 模型对输入图像进行分类，并将分类结果显示在图像上。它包括以下主要步骤：读取一个包含类别名称和对应编号的文本文件，并将其存储在字典中。定义了几个函数，包括模型导出函数 resnet()、图像预处理函数 pre_process() 和加载 ONNX 模型进行分类的函数 loadOnnx()。在主程序中，指定输入图像路径，调用 loadOnnx() 函数对图像进行分类并显示结果。

这段代码主要实现了使用预训练的 ONNX 格式的 YOLOv8n 模型进行目标检测，并在图像上绘制检测结果。它包含一个名为Onnx的类，用于封装与模型推理和结果处理相关的功能。

img：要绘制矩形的图像。pt1：矩形的一个顶点坐标，通常是左上角的坐标，格式为(x1, y1)。pt2：矩形的对角顶点坐标，通常是右下角的坐标，格式为(x2, y2)。color：矩形框的颜色，通常以(B, G, R)格式表示，例如表示蓝色。thickness：矩形框的线条粗细。如果为-1，则表示填充矩形。

xml转txt的代码 01_xml_to_txt。

img=cv2.rectangle(frame,(1,10),(100,300),color=(255,255,1),thickness=3)#里面画一个框。def detect(frame):#对视频进行处理。

代码如下，改路径名字就行。

cv2.imwrite('b\\img1.png',img)#b存在就可以保存进去。如果b存在，c不存在，程序不会报错，也不会保存图片。如果目录b不存在就会存到当前文件夹。

pip下载 MediaPipe手部特征点模型包包含一个手掌检测模型和一个手部特征点检测模型。手掌检测模型在输入图片中定位手部，手部特征点检测模型可识别手掌检测模型定义的被剪裁手掌图片上的特定手部特征点。由于运行手掌检测模型非常耗时，因此在视频或直播跑步模式下，手部特征点会在一帧中使用手部特征点模型定义的边界框，以便为后续帧定位手部区域。仅当手部特征点模型不再识别出手部的存在或未能跟踪画面中的手部时，手部特征点才会重新触发手掌检测模型。这样可以减少手动标志器触发手掌检测模型的次数。

这个方法在 OpenCV 的较新版本中仍然有效，包括 4.10.0 版本。1.OpenCV 版本兼容性：确保你安装的是 OpenCV 4.10.0 或更新版本。LBPH 人脸识别器功能在较早的版本（如3.x系列）和较新的版本中（如4.x系列）都有支持。在 OpenCV 4.10.0 中，人脸识别器的创建方式与之前版本（如4.1.0）并没有显著变化。3.文档参考：建议查阅官方的 OpenCV 文档，以获取针对你所使用的确切版本的最新信息和方法使用说明。# 创建 LBPH 人脸识别器。

它返回一个Box2D结构，其中包含以下细节-(中心(x,y)，(宽度，高度)，旋转角度)。cv2.drawContours(im,[box],-1,(255,0,255),1,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('最小外界矩形',im) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()·令(x，y)为矩形的左上角坐标，而(w，h)为矩形的宽度和高度。：表示结构元素的锚点位置，默认为(-1,-1)，表示结构元素的中心。返回的是构成旋转矩形的四个顶点的坐标。

请注意，这只是一个简单的颜色识别示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的图像处理和优化。此外，颜色范围的选择可能需要根据实际图像进行调整。函数进行二值化处理，得到指定颜色范围内的像素。接下来，进行膨胀操作和轮廓检测，找到最大面积的轮廓，并绘制轮廓、框选目标和显示结果。函数，它接受图像和颜色范围作为参数。在函数内部，首先将图像转换为 HSV 颜色空间，然后使用。部分，打开摄像头并设置参数，然后在循环中读取每一帧图像，调用。以下是一个使用 OpenCV 进行颜色识别的示例代码。

它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。因此，黑帽运算能突出显示原始图像中比周围环境更暗的区域或者斑块，有助于发现图像中的暗区域或者阴影部分，对于背景去除或者凸显图像中的暗结构非常有效。定义:假设A是原始的二值图像，B是结构元素，则A被B腐蚀的定义为:将结构元素B相对于集合A进行平移，只要平移后结构元素都包含在集合A中，则这些位移Z的点(前景像素点)的集合即为腐蚀后的结果。例如，在腐蚀和膨胀操作中，使用对称的结构元素可以确保操作的结果在图像的不同位置上具有相似的效果。