


Detaillierte Erklärung der einfachen Zeichenbrettfunktion basierend auf opencv
OpenCV bietet viele einfache Anweisungen zur Implementierung komplexer Funktionen. Basierend auf den grundlegenden Anweisungen zur Farb- und Mausinteraktion können wir ein einfaches Zeichenbrett erstellen. Obwohl es einfach ist, sind zur Herstellung des Rahmens nicht weniger Schritte erforderlich.
Wenn Sie interessiert sind, können Sie es gemäß meinen Schritten schreiben oder den Code direkt in das Hauptprogramm kopieren und ausführen.
Verwandte Lernempfehlungen: Python-Video-Tutorial
1. Funktion
Entfernen Sie die Zeichenbrettfunktion, um das spätere Schreiben von Programmen zu erleichtern.
Zielfunktionen: Anpassbare Farben, Zeichenbereich und Mauseingabe.
2. Framework-Konstruktion
Es gibt zwei Hauptschritte:
Schritt 1: Erstellen Sie eine Farbauswahl, die mit der Schieberegleranweisung cv.createTrackbar von OpenCV festgelegt werden kann. cv.createTrackbar verfügt über insgesamt fünf Parametereinstellungen: (Trackbar-Name, Zielfenstername, Startwert – auch Standardwert, Maximalwert, Rückruffunktion).
#创建画布 img=np.zeros((300,512,3),np.uint8) #给画布命名——需要提供给Trackbar cv.namedWindow("image") #创建RGB三种颜色的Trackbar,返回函数不需要做任何动作 cv.createTrackbar("R","image",0,255,nothing) cv.createTrackbar("G","image",0,255,nothing) cv.createTrackbar("B","image",0,255,nothing) #由于OpenCv里面无按钮函数,所以用0/1来表示开关 switch="0:OFF\n1:ON" cv.createTrackbar(switch,"image",0,1,nothing) #回调函数,不需要做任何操作 def nothing(x): pass
Schritt 2: Erfassen Sie den Mausaktionsstatus und zeichnen Sie basierend auf der Mausaktion Grafiken im Zeichenbereich. Gängige Mausbedienungsanweisungen können in Python mit der Anweisung *events = [i for i in dir(cv) if ‚EVENT‘ in i]* angezeigt werden.
#设置一个是否开始画画的开关 drawing=False #定义画画函数 def draw(event,x,y,flag,param): #将画画开关作为全局变量,以便于在每次动作以后改变它的值 global drawing #使用函数cv.EVENT_LBUTTONDOWN,如果鼠标左键按下,画圆,同时drawing为真 if event==cv.EVENT_LBUTTONDOWN: cv.circle(img,(x,y),3,(g,b,r),-1) drawing=True #如果鼠标移动,进行下面操作 elif event==cv.EVENT_MOUSEMOVE: #如果drawing为真,开始画圆 if drawing==True: cv.circle(img, (x, y), 3, (g, b, r), -1) #如果鼠标左键抬起,画最后一个圆,并将drawing设为False,此时就会停止画画 elif event==cv.EVENT_LBUTTONUP: cv.circle(img,(x,y),3,(g,b,r),-1) drawing=False
3. Hauptfunktion
Die Hauptfunktion besteht darin, die beiden oben genannten Teile zu integrieren. 4. Laufeffekt Erkundete die Details und fand heraus, was Aufmerksamkeit erfordert.
6. Allgemeine Vorgehensweise
while(1): #展示画布 cv.imshow("image",img) #设置终止按钮,为了保证在32/64位系统或者在不是ASCII编码的键盘上有正常的操作,使用&0xFF取低八位 k=cv.waitKey(1)&0xFF #如果k为27,即键盘上Esc的ASCII编码序号,退出画板 if k==27: break #获取每个Trackbar中的值 r=cv.getTrackbarPos("R","image") g = cv.getTrackbarPos("G", "image") b = cv.getTrackbarPos("B", "image") s = cv.getTrackbarPos(switch, "image") #如果开关是0,清空画板并禁止画画,如果是1,则允许 if s==0: img[:]=0 else: cv.setMouseCallback("image", draw) #最后不要忘记销毁窗口 cv.destroyAllWindows()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erklärung der einfachen Zeichenbrettfunktion basierend auf opencv. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Verwenden Sie den Befehl pip, um das OpenCV-Tutorial einfach zu installieren. OpenCV (OpenSource Computer Vision Library) ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek. Sie enthält eine große Anzahl von Computer-Vision-Algorithmen, die Entwicklern beim schnellen Erstellen von Bildern helfen können und videoverarbeitungsbezogene Anwendungen. Bevor wir OpenCV verwenden können, müssen wir es zuerst installieren. Glücklicherweise bietet Python ein leistungsstarkes Tool zur Verwaltung von Bibliotheken von Drittanbietern

1. Theoretische Grundlage der Bildpyramide Die Bildpyramide ist eine Art mehrskaliger Ausdruck von Bildern. Es handelt sich um eine effektive, aber konzeptionell einfache Struktur zur Erklärung von Bildern mit mehreren Auflösungen. Eine Bildpyramide ist eine Sammlung von Bildern mit zunehmend geringerer Auflösung, die in Pyramidenform angeordnet sind und vom gleichen Originalbild abgeleitet sind. Es wird durch Ladder-Down-Sampling ermittelt und das Sampling wird erst dann gestoppt, wenn eine bestimmte Beendigungsbedingung erreicht ist. Wir vergleichen Bilder Schicht für Schicht zu einer Pyramide. Je höher die Ebene, desto kleiner das Bild und desto geringer die Auflösung. Warum machen wir also eine Bildpyramide? Das liegt daran, dass sich durch die Änderung der Pixelgröße manchmal nichts an den Eigenschaften ändert. Wenn ich Ihnen beispielsweise ein Bild mit 10 Millionen Pixeln zeige, können Sie erkennen, dass sich darin eine Person befindet kann auch wissen, dass da ein Mensch drin ist, der aber gegen den Plan ist

OpenCV ist eine Open-Source-Bibliothek für Computer Vision und Bildverarbeitung, die in den Bereichen maschinelles Lernen, Bilderkennung, Videoverarbeitung und anderen Bereichen weit verbreitet ist. Bei der Entwicklung mit OpenCV entscheiden sich viele Entwickler für die Verwendung von PyCharm, einer leistungsstarken integrierten Python-Entwicklungsumgebung, um Programme besser debuggen und ausführen zu können. Dieser Artikel bietet PyCharm-Benutzern ein Installations-Tutorial für OpenCV mit spezifischen Codebeispielen. Schritt eins: Python installieren Stellen Sie zunächst sicher, dass Python installiert ist

1. Projekteffekt 2. Kernprozess 1. OpenCV liest den Videostream und zeichnet auf jedem Frame des Bildes ein Rechteck. 2. Verwenden Sie Mediapipe, um die Koordinaten der Finger-Schlüsselpunkte zu erhalten. 3. Bestimmen Sie anhand der Koordinatenposition des Fingers und der Koordinatenposition des Rechtecks, ob sich der Fingerpunkt auf dem Rechteck befindet. Wenn dies der Fall ist, folgt das Rechteck der Fingerbewegung. 3. Vorbereitung der Codeprozessumgebung: python:3.8.8opencv:4.2.0.32mediapipe:0.8.10.1 Hinweis: 1. Wenn die OpenCV-Version zu hoch oder zu niedrig ist, kann es zu Problemen kommen, z. B. dass die Kamera nicht geöffnet werden kann , Abstürze usw. Die Python-Version wirkt sich auf die optionalen Versionen von opencv aus. 2. pipinstallmediapipe kann op verursachen

Das Paket org.opencv.imgproc der JavaOpenCV-Bibliothek enthält eine Klasse namens Imgproc, die verschiedene Methoden zum Verarbeiten von Eingabebildern bereitstellt. Es bietet eine Reihe von Methoden zum Zeichnen geometrischer Formen auf Bildern. Um eine Pfeillinie zu zeichnen, müssen Sie die Methode ArrowedLine() dieser Klasse aufrufen. Die Methode akzeptiert die folgenden Parameter: ein Mat-Objekt, das das Bild darstellt, auf dem die Linie gezeichnet werden soll. Ein Point-Objekt, das zwei Punkte zwischen Linien darstellt. gezeichnet. Ein Skalarobjekt, das die Linienfarbe darstellt. (BGR) Eine Ganzzahl, die die Linienstärke darstellt (Standard: 1). Beispiel importorg.opencv.core.Core;importo

Wie implementiert man die Videoverarbeitung mit PHP und der OpenCV-Bibliothek? Zusammenfassung: Die Videoverarbeitung ist zu einer wichtigen Technologie in modernen wissenschaftlichen und technologischen Anwendungen geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Programmiersprache PHP in Kombination mit der OpenCV-Bibliothek verwenden, um einige grundlegende Videoverarbeitungsfunktionen zu implementieren, und entsprechende Codebeispiele anhängen. Schlüsselwörter: PHP, OpenCV, Videoverarbeitung, Codebeispiele Einführung: Mit der Entwicklung des Internets und der Popularität von Smartphones sind Videoinhalte zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Lebens der Menschen geworden. Um jedoch Videobearbeitung zu erreichen und

Bildsegmentierung und -extraktion: Vordergrundobjekte werden segmentiert oder als Zielbilder in Bildern extrahiert. Der Hintergrund selbst interessiert den Watershed-Algorithmus und den GrabCut-Algorithmus nicht, um das Bild zu segmentieren und zu extrahieren. Verwenden Sie den Wassereinzugsgebietsalgorithmus, um eine Bildsegmentierung und -extraktion zu erreichen. Der Wassereinzugsgebietsalgorithmus vergleicht Bilder anschaulich mit geografischen Geländeoberflächen, um eine Bildsegmentierung zu erreichen. Algorithmusprinzip: Jedes Graustufenbild kann als geografische Geländeoberfläche betrachtet werden. Gebiete mit hohen Graustufenwerten können als Berggipfel und Gebiete mit niedrigen Graustufenwerten als Täler betrachtet werden. Das Bild links ist das Originalbild und das Bild rechts ist die entsprechende „topografische Oberfläche“. Durch diesen Prozess wird das Bild in zwei unterschiedliche Gruppen unterteilt: Einzugsgebiete und Wassereinzugsgebietslinien. Der von uns errichtete Damm ist die Wasserscheide, also das Originalbild

PyCharm ist eine leistungsstarke integrierte Python-Entwicklungsumgebung (IDE), die von JetBrains entwickelt wurde. Sie bietet eine Fülle von Funktionen und Tools, die Python-Entwicklern beim Schreiben von Code, beim Debuggen von Programmen und beim Verwalten von Projekten helfen. Mit OpenCV, einer leistungsstarken Computer-Vision-Bibliothek, können Sie in PyCharm problemlos Bildverarbeitung, Videoverarbeitung und andere Aufgaben durchführen. In diesem Artikel werden die Schritte zur Installation und Konfiguration von OpenCV in PyCharm detailliert beschrieben und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1.An
