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搜索资源列表

  1. 用Python做科学计算

  2. 一 基础篇 软件包的安装和介绍 安装软件包 函数库介绍 NumPy 快速处理数据 ndarray对象 ufunc运算 矩阵运算 文件存取 SciPy 数值计算库 最小二乘拟合 函数最小值 非线性方程组求解 B Spline样条曲线 数值积分 解常微分方程组 滤波器设计 用Weave嵌入C语言 SymPy 符号运算好帮手 封面上的经典公式 球体体积 matplotlib 绘制精美的图表 快速绘图 绘制多轴图 配置文件 Artist对象 Traits 为Python添加类型定义 背景 Traits

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-07-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：jsntghf

  1. python，Opencv实现的车牌识别定位及分割代码

  2. python配合Opencv库 实现的车牌识别定位及分割代码：1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图 2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波 3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测 4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换 5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌 可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cs2109

  1. Python 科学计算

  2. 第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yanghefeng22

  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现

  2. 简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.thresho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38599518

  1. Python+OpenCV实现车牌字符分割和识别

  2. 最近做一个车牌识别项目，入门级别的，十分简单。 车牌识别总体分成两个大的步骤： 一、车牌定位：从照片中圈出车牌 二、车牌字符识别 这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤： 1、图像处理 原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位（即0-1代码），具体方法如下： ①将图片灰度化 名字拗口，但是意思很好理解，就是把每个像素的RGB都变成灰色的RGB值，而灰色的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38667920

  1. opencv实现静态手势识别 opencv实现剪刀石头布游戏

  2. 本文实例为大家分享了opencv实现静态手势识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要想运行该代码，请确保安装了：python 2.7,opencv 2.4.9 效果如下： 算法如下： 把图片先进行处理，处理过程：      1.用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法获得轮廓。      2.用二值化获得图像      3. 反色 经过如上的处理之后，图片为： 这之后就简单了，设计一个办法把三种图像区分开来即可。 代码如下： # -*- coding: cp936 -*- imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：632832
    • 提供者：weixin_38677306

  1. Python+OpenCV实现旋转文本校正方式

  2. 假设我们有一幅图像，图像中的文本被旋转了一个未知的角度。为了对文字进行角度的校正，我们需要完成如下几个步骤： 1、检测出图中的文本范围 2、计算出文本被旋转的角度 3、将图像旋转特定的角度 第一步、读取图像，并做二值化处理 #读取图像，做二值化处理 img = cv.imread('img/imageTextR.png') gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('gray', gray) #像素取反，变成白字黑底 # gray

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38637918

  1. python+opencv实现车牌定位功能(实例代码)

  2. 写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三，经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样，因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三。 由于时间紧张，代码没有进行任何优化，实验算法仅供参考。 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里，仅供参考 源代码 实验代码如下： import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理，包括灰度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_38608189

  1. opencv-python实现数米粒实验

  2. 实验目的 1,通过阈值分割将原图像转变为二值图像 2,找出米粒的连通域，数出米粒的数目 3,找出米粒中最大的面积和周长是多少，并给出在图片的位置 实验过程 openCV提供了非常好用的简单全局阈值分割的函数 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 关于threshold函数详解 对原始灰度图像进行灰度直方图分析，可以明显看出灰度值分布区间较大，并且有三座峰(这里暂时不考虑多阈值分割问题)，因此难以通过单一阈值进行有效分割，所以应使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：606208
    • 提供者：weixin_38564990

  1. Python+opencv 实现图片文字的分割的方法示例

  2. 实现步骤： 1、通过水平投影对图形进行水平分割，获取每一行的图像； 2、通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割，最终确定每一个字符的坐标位置，分割出每一个字符； 先简单介绍一下投影法：分别在水平和垂直方向对预处理（二值化）的图像某一种像素进行统计，对于二值化图像非黑即白，我们通过对其中的白点或者黑点进行统计，根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界，从而实现分割的目的。 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影： import cv2 impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38528086

  1. win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.2 K近邻算法计算

  2. Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录20.2 计算20.2.1 归一化20.2.2 距离计算 20.2 计算 计算机的“感觉”是通过逻辑计算和数值计算来实现的。所以，在大多数的情况下，我们要对计算机要处理的对象进行数值化处理，将其量化为具体的值，以便后续处理。比较典型的方法是取某几个固定的特征，然后将这些特征量化。例如，在人脸识别的过程中，可以根据人脸部器官的形状描述以及它们之间的距离特性来获取有助于分类的特征数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38679449

  1. Python+OpenCV图像处理实验

  2. 目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~ 该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38718223

  1. Python Opencv实现单目标检测的示例代码

  2. 一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38735899