X.Maker 技术博客

按照以上图示方法，在开发工具内找到对应的文件库进行检索安装：ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'，解决办法如下，安装对应的库文件opencv-pythonModuleNotFoundError: No module named 'scipy'解决办法如下，安装对应的库文件scipyModuleNotFoundError: No module named 'imutils'解决办法如下，安装对应的库文件imutilsModuleNotFound...

在使用 opencv 的时候，往往会遇到很多库文件的缺失，所以这里给大家统一一个解决办法，如果不清楚是什么库文件缺失，大家可以百度一下最终执行结果的错误码，再根据搜索到的结果去工具里找对应的库就可以解决错误问题了。打开 pycharm 开发工具，找到菜单 File -> settings 如下图所示：找到对应项目文件后，点击右边的加号位置，如下图所示：然后进行搜索对应的组件库，点击安装就可以了，如下图所示：...

上节课我们讲到了如何训练自己的模型，当前课程我们利用训练好的XML模型文件，来识别指定的物体。这里我们直接会用到 cascade.xml 文件。在项目文件夹下面新建demo.py文件，代码如下：import cv2# 加载训练好的分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")faceCascade.load('/home/xmake/Desktop/work/08_demo/cascade.xml')cap = cv2.V...

准备工作：当前模型训练将在WIN10系统下去完成，首先还是安装好OPENCV，我这里安装在了 D:\opencv\ 目录下。为了训练自己的模型，首先我们需要将 D:\opencv\build\x64\vc15\bin 目录下的opencv_createsamples.exeopencv_traincascade.exe两个文件复制到我的训练项目目录下；然后在目录下新建 posdata（正样本） 和 negdata（负样本） 以及 xml（训练模型） 三个文件夹，如下图所示：第一步：准备样本1）

准备工作：首先先下载训练好的分类器，存放到项目的根目录下：训练好的车牌识别分类器右键另存大家也可以自己去训练自己的数据，后边的课程会讲到如何训练自己的识别模型。课程目标利用USB摄像头，识别分析图像中车辆的车牌位置，并识别标注出来。打开pycharm开发工具，在项目中新建demo.py文件，文件代码如下：import cv2def detect(image): # 定义分类器 cascade_path = 'cascade.xml' cascade = ..

课程实现目标利用USB摄像头，识别图像中的物体形状，并做出框选标识打开pycharm开发工具，在项目中新建shapedetector.py文件作为定义形状的类，文件代码如下：# coding=utf-8import cv2# 创建形状检测类class ShapeDetector: def __init__(self): pass def detect(self, c): # 初始化形状名和近似的轮廓 shape = "unidentified" peri = c..

课程实现目标获取图片中指定颜色的部分，首选需要将图片的色彩空间转为HSV色彩空间，通过比照HSV的参考表，进行获取要提取颜色的相应范围1、图片识别实现：打开pycharm开发工具，在项目中新建demo.py文件，文件代码如下：1、图片识别实现：打开pycharm开发工具，在项目中新建demo.py文件，文件代码如下：import cv2import numpy as npimgsrc = cv2.imread("data.jpg")cv2.namedWindow...

课程实现目标利用摄像头对拍摄的物体进行轮廓识别并标识显示打开pycharm开发工具，在项目中新建demo.py文件，文件代码如下：import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)while True: # 读取视频 ret, frame = cap.read() # 必须先转化成灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 阈值设置 thresh = cv..

准备工作：二维码图片，我这里直接打印在了一张A4纸上，或者直接在草料网站上生成草料二维码生成器，存放在手机上进行显示。在安装条码扫描库的时候大家注意：zbar库只针对 python2 版本有支持，python3已经不再支持。课程中使用的是python3，所以我们只能安装 pyzbar，安装命令如下：pip3 install pyzbar课程实现目标利用摄像头识别二维码中的内容并打印出来，同时兼容识别条形码内容打开pycharm开发工具，在项目中新建code.py文件，文件代码...

准备工作：USB摄像头接入PC电脑USB口，并调试正常打开视频；这里Linux上推荐一款视频软件来测试Guvcview，或者其他检测USB摄像头正常的软件都可以。1、下载模型文件：XML模型库：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades1).找到haarcascade_frontalface_default.xml 文件，点击进去.2).找到Raw，右键链接(目标)另存为。2、课程实现目标...

所需环境分别如下：Ubuntu 18.04 下载地址：UbuntuPython 推荐3.4以上版本 下载地址：Pythonopencv 推荐3.3 以上版本 下载地址：opencv！推荐组件安装版本适中即可，太高了也容易出现不兼容或者错误问题；环境搭建方面这里就不进行详细的讲解，大家可以百度自由搜索解决以上问题推荐IDE开发软件PyCharm Community下载地址Python所需的组件搜索安装都比较方便，这里强力推荐给大家。所需硬件清单：PC电脑一台USB摄像头 * 1..