yzx991013的博客

烟花的魅力在于其多变的形态、丰富的色彩和瞬息万变的动态效果。​因此，借助计算机视觉和图像处理技术，我们可以深入分析烟花的特征，进而实现对烟花的识别、跟踪和模拟。img = cv2.addWeighted(img, 0.85, np.zeros_like(img), 0.15, 0) # 尾迹效果。self.size = max(0, self.size - 0.05) # 粒子逐渐变小。if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: # 按下ESC键退出。

在当今数字图像处理领域，计算机视觉技术正逐步改变我们的生活方式。从简单的拍照滤镜到智能监控、自动驾驶，再到艺术风格转换，计算机视觉正在为我们带来无限可能。本文介绍了一种基于 Python 和 OpenCV 的多特效图像处理系统，能够为同一张图片同时生成“龙卷风”、“旋涡”和“卡通”三种特效，并将原图和处理后的图像整合到一张画面中展示。该系统不仅展示了 OpenCV 在图像变换和滤镜制作中的强大功能，也为创意设计、智能家居、艺术处理等场景提供了技术参考。

print(f'开始录制视频: {video_name}，编码格式: {current_encoding}')print(f"画面翻转模式: {'开启' if flip_mode else '关闭'}")print(f"灰度模式: {'开启' if gray_mode else '关闭'}")print(f"视频编码格式切换为: {current_encoding}")print(f'已保存画面: {image_name}')print(f"亮度: {brightness}")

golabth = 80：定义一个全局阈值th，用于非 OTSU 阈值处理的情况。：定义最大值max_val，通常用于二值化等阈值处理中，表示像素值的上限。

contours[1]括号里面代表绘制图片的那个轮廓，例如0,1是第一个，-1绘制全部。改参数识别不同的图片形状。

开发全球首个融合「环境感知+生物识别+边缘计算」的智能哨兵系统，打造适配监狱/边防、化工厂、地质灾害监测等高危场景的低成本、高可靠性安防解决方案。：YOLOv10优化算法（准确率99.5%）、遥感数据融合建模、轻量化防爆设计。▶核心功能：多模态生物识别（支持遮挡/夜间）、环境风险预警、地形自适应巡逻。（可加入3D渲染图：机器人外观、交互界面、多地形应用场景）：监狱/边防巡逻、化工厂区、地质灾害监测、野外能源设施。地形建模负责人：多源数据融合建模、复杂场景路径规划。SenseGuardTech）商业计划书。

卷积神经网络。

if key == ord('q') or key == 27: # 按q或ESC退出。image_path = "example.jpg" # 替换为实际图像路径。:param known_width: 已知物体的实际宽度。:param known_width: 已知物体的实际宽度。:param focal_length: 相机焦距。:param focal_length: 相机焦距。:param image_path: 图像路径。:return: 两点之间的实际距离。计算两点之间的实际距离。

使用tensorflow。

水平拼接显示原始帧和边缘检测结果。# 使用Canny边缘检测。

使用Canny边缘检测。

cheek_points = points[1:16:3] # 脸颊关键点。if dist_left < 50: # 50像素半径内。jaw_points = points[0:17] # 下巴轮廓点。right_eye = points[42:48] # 右眼关键点。left_eye = points[36:42] # 左眼关键点。# 初始化dlib的人脸检测器和关键点检测器。"""应用所有美颜效果""""""皮肤平滑/磨皮"""# 调整亮度和对比度。"""唇部增强""""""头发平滑"""

print("视频读取失败")# 每隔一定帧数重新检测特征点。# 按下'q'键时退出循环。# 按 'q' 键退出循环。# 读取第一帧，转换为灰度图。# 选择良好的光流点。# flPyr()d代码。# 1.创建一个对象。# 特征点检测的参数。# 创建一个空的图像。

self.resize(1280, 720) # 初始大小设为1280x720, 可以根据需要调节。video_path = "./image/车辆压双黄线视频图像.wmv"# 获取屏幕的最大尺寸并根据它调整窗口大小。# 加载车辆检测Haar级联分类器（假设你有一个车辆分类器）# 放大视频显示：可以设置比例。# 调整窗口大小与视频大小一致。# 设置初始窗口大小：可以放大窗口。# 定时器每30ms更新一次视频帧。# 获取视频的宽度和高度。# 判断车辆是否压线。# 启动视频读取线程。

self.timer.timeout.connect(self.update_frame) # 定时器与这个事件绑定触发。self.start_but.setText(_translate("Frame", "开始播放"))self.stop_but.setText(_translate("Frame", "停止播放"))self.exit_but.setText(_translate("Frame", "退出"))self.timer = QTimer() # 定时器。print("无法捕捉帧")

nfname = QFileDialog.getSaveFileName(self, "保存图片", "./", "Images (*.png *.jpg *.bmp)")fname = QFileDialog.getOpenFileName(self, '打开图片', './', "Images (*.png *.jpg *.bmp)")# 计算了输出的NumPy数组的形状。self.label.setText(_translate("Mainwindow", "银行卡号识别")) # 设置标签文本。

二、主要函数及代码解释。

output_path = r'./image/zf_image' # 替换为你想要保存的路径。image_path = r'./image/do4.jpg' # 替换为你的图像文件路径。print("无法加载图像，请检查文件路径。# 使用双边滤波进行皮肤磨皮。# 增强眼睛和嘴唇区域。# 检查图像是否成功加载。

111车道压双黄线pyqt5界面：选则视频进行检测主文件main：# 给窗口添加图标# 图像处理import cv2import sys# 调用父类构造函数# 使用 Ui_MainWindow 类中的 setupUi 方法来加载界面# 按钮信号链接# 实例化# 获取文件夹路径returnreturn# KNN算法背景差分。

14.0发票的识别项目pyqt5界面，对发票进行识别：fapiao.py文件：# WARNING!