随笔分类 - Python
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摘要：# coding: utf-8 # 打开摄像头并灰度化显示 import cv2 as cv camera_id = "rtsp://admin:1222@192.168.0.218:554/jingli/realmonitor?channel=1&subtype=0" # 0表示摄像头的编号 ca
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摘要：CJJC项目实验环境配置 (base) D:\> (base) D:\>conda create -n wind_2022 python==3.7 Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: D:\Anacon
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摘要：python opencv addWeighted import cv2 # Load the image img = cv2.imread('20230222100736979.jpg') # Adjust the brightness brightness = 50 adjusted = cv2
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摘要：python opencv图片旋转任意角度 import cv2 # Load the image img = cv2.imread("20230222100736979.jpg") # Get the image dimensions height, width = img.shape[:2] #
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摘要：python opencv GaussianBlur import cv2 # Load the image img = cv2.imread('20230222100736979.jpg') # Apply a Gaussian blur with a kernel size of 5x5 blu
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摘要：import cv2 mask = cv2.imread(r"2.png", 0) mask[mask > 100] = 255 mask[mask != 255] = 0 cnts, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPRO
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摘要：python通过文件操作字典 python把字典保存到文件中 python从文件中加载字典 import json my_dict = { 'Apple': 4, 'Banana': 2, 'Orange': 6, 'Grapes': 11,'area1':[[23,56],[66,12],[68,
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摘要：import pyrealsense2.pyrealsense2 as rs import configparser import numpy as np import time import csv import cv2 config_pro = configparser.ConfigParser
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摘要：def plot_results_overlay(start=0, stop=0): # from utils.plots import *; plot_results_overlay() # Plot training 'results*.txt', overlaying train and va
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摘要：import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 对图像进行分水岭算法的梯度变换 gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) gy = cv2.Sobel(
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摘要：python np.array截取 import numpy as np list1 = np.array([[1,1,1,222],[4,4,4,6],[2,2,2,555],[6,6,6,888],[9,9,9,111]]) list2 = list1[2:,] print(list1) pri
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摘要：opencv模板匹配 读取图像并转换为灰度图像。 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('template.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 检测关键点并绘制矩形框。 # 使用SI
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摘要：计算点到直线的距离 import numpy as np def get_distance_from_point_to_line(point, line_point1, line_point2): #对于两点坐标为同一点时,返回点与点的距离 if line_point1 == line_point2
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摘要：opencv高斯卷积 高斯卷积是计算机视觉领域中的一种基础卷积操作，用于在一维或二维空间中对图像进行卷积运算。下面是使用OpenCV库实现高斯卷积的基本步骤： 读取图像并转换为灰度图像。 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图
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摘要：opencv模板匹配 import cv2 # 加载标准图像 template = cv2.imread('template.jpg') # 预处理输入图像 gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBl
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摘要：python rgb位运算合成一个数 在pcd中，经常会把颜色通道r g b三个值合成一个值，具体方法如下： red = 255 green = 0 blue = 0 rgb_color = (red << 8 | green << 0 | blue << 24) int_color = ((((r
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摘要：使用Open3D进行PCD拟合平面的Python代码示例 import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("2023042501.pcd") # 创建PCD图 pcd_graph = o3d
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摘要：PyQt 中访问 HTTP 接口并传递数据，您可以使用 PyQt 的 QTcpServer 类和 QTcpSocket 类。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 QTcpServer 类和 QTcpSocket 类来访问 HTTP 接口并传递数据： import sys from PyQt5.Qt
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摘要：#!/usr/bin/python from __future__ import print_function import numpy as np import sys import json import ctypes import os import binascii import struc
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摘要：python三角网格划分示例 import numpy as np import turtle # 输入三角形的边长 length = float(input("Enter the length of the triangle: ")) # 计算最短边、最长边和三角形个数 short_side =
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