如何添加尝试创建一个名为'hog'的部分并在其中添加所需的配置

时间: 2023-12-29 14:05:54 浏览: 27
你可以使用 Python 自带的 configparser 模块来添加或更新配置文件中的部分和配置项。以下是一个示例代码,演示如何创建一个名为 'hog' 的部分并向其中添加一个名为 'foo' 的配置项和对应的值: ```python import configparser config = configparser.ConfigParser() config.add_section('hog') config.set('hog', 'foo', 'bar') with open('config.ini', 'w') as f: config.write(f) ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个 ConfigParser 对象,然后使用 add_section() 方法创建了一个名为 'hog' 的部分。接着,我们使用 set() 方法将名为 'foo' 的配置项添加到 'hog' 部分中,并将其值设置为 'bar'。最后,我们使用 write() 方法将更新后的配置写入文件 'config.ini' 中。 请注意,如果文件 'config.ini' 不存在,它会被创建。如果文件已经存在,它将被覆盖。如果你想将新的配置项添加到现有文件中而不覆盖它,请使用 'a' 模式打开文件,而不是 'w' 模式。 你可以根据你的具体需求修改此示例代码以满足你的要求。
相关问题

用python写一个svm+hog训练识别图片中火焰并保存为.xml模型

由于没有提供具体的数据集和模型训练步骤,以下是一个基本的示例代码,帮助您了解如何使用Python和OpenCV来实现SVM HOG训练识别图片中火焰并保存为.xml模型: 首先,需要安装OpenCV库: ``` pip install opencv-python ``` 然后,需要导入必要的库: ```python import cv2 import numpy as np import os ``` 准备训练数据: ```python # 定义训练数据目录 pos_dir = './pos' # 正样本目录 neg_dir = './neg' # 负样本目录 # 训练数据文件名列表 pos_files = os.listdir(pos_dir) neg_files = os.listdir(neg_dir) # 定义标签 labels = np.append(np.ones(len(pos_files)), np.zeros(len(neg_files))) # 定义特征向量列表 feat_vecs = [] # HOG参数设置 win_size = (64, 64) block_size = (16, 16) block_stride = (8, 8) cell_size = (8, 8) nbins = 9 # 定义HOG描述符 hog = cv2.HOGDescriptor(win_size, block_size, block_stride, cell_size, nbins) # 提取正样本特征向量 for file in pos_files: img = cv2.imread(os.path.join(pos_dir, file)) feat_vec = hog.compute(img).reshape(-1) feat_vecs.append(feat_vec) # 提取负样本特征向量 for file in neg_files: img = cv2.imread(os.path.join(neg_dir, file)) feat_vec = hog.compute(img).reshape(-1) feat_vecs.append(feat_vec) ``` 训练模型: ```python # 定义SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() # 定义SVM参数 svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 1000, 1e-3)) # 训练SVM模型 svm.train(np.array(feat_vecs), cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels) ``` 保存模型: ```python # 保存为.xml文件 svm.save('svm_model.xml') ``` 以上代码仅供参考,具体实现需要根据您的数据集和算法调整参数和方法。

C++用HOG算法实现检测摄像头四角阴影占比超出并报错,需创建配置各个参数的INI文件并且判断超过真

首先,HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法是一种常用的物体检测方法,可以用于检测摄像头中的物体。 针对你的需求,可以按照以下步骤实现: 1.读取INI文件中的参数,包括HOG算法的参数和阴影占比的阈值等。 2.初始化摄像头,获取摄像头中的图像。 3.对每个图像进行HOG检测,判断是否存在四角阴影以及阴影占比是否超过阈值。 4.如果超过阈值,则报错并记录相关信息。 以下是C++代码示例: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <Windows.h> #include <string> #include <fstream> #include <sstream> using namespace std; using namespace cv; //读取INI文件中的参数 void readINI(string filepath, int& winSize, int& blockSize, int& blockStride, int& cellSize, double& threshold, double& shadowRatio) { ifstream inFile(filepath); if (!inFile) { cerr << "Failed to open file: " << filepath << endl; exit(EXIT_FAILURE); } string line; while (getline(inFile, line)) { stringstream ss(line); string key; if (getline(ss, key, '=')) { string value; if (getline(ss, value)) { if (key == "winSize") winSize = stoi(value); else if (key == "blockSize") blockSize = stoi(value); else if (key == "blockStride") blockStride = stoi(value); else if (key == "cellSize") cellSize = stoi(value); else if (key == "threshold") threshold = stod(value); else if (key == "shadowRatio") shadowRatio = stod(value); } } } } //判断是否存在四角阴影以及阴影占比是否超过阈值 bool detectShadow(Mat image, HOGDescriptor hog, double shadowRatio) { int width = image.cols; int height = image.rows; Rect leftTop(0, 0, width / 4, height / 4); Rect rightTop(width * 3 / 4, 0, width / 4, height / 4); Rect leftBottom(0, height * 3 / 4, width / 4, height / 4); Rect rightBottom(width * 3 / 4, height * 3 / 4, width / 4, height / 4); vector<Rect> found; hog.detectMultiScale(image, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 2); for (int i = 0; i < found.size(); i++) { Rect r = found[i]; if (r.contains(leftTop) && r.contains(rightTop) && r.contains(leftBottom) && r.contains(rightBottom)) { Mat shadow = image(r); Mat gray; cvtColor(shadow, gray, COLOR_BGR2GRAY); double shadowPixels = countNonZero(gray < 128); double totalPixels = shadow.cols * shadow.rows; double ratio = shadowPixels / totalPixels; if (ratio > shadowRatio) { return true; } } } return false; } int main() { //读取INI文件中的参数 int winSize = 64; int blockSize = 16; int blockStride = 8; int cellSize = 8; double threshold = 0.0; double shadowRatio = 0.5; readINI("config.ini", winSize, blockSize, blockStride, cellSize, threshold, shadowRatio); //初始化摄像头 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cerr << "Failed to open camera" << endl; exit(EXIT_FAILURE); } //初始化HOG算法 HOGDescriptor hog(Size(winSize, winSize), Size(blockSize, blockSize), Size(blockStride, blockStride), Size(cellSize, cellSize), 9); hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); while (true) { Mat frame; cap >> frame; if (frame.empty()) { cerr << "Failed to capture frame" << endl; continue; } //检测四角阴影并判断占比是否超过阈值 if (detectShadow(frame, hog, shadowRatio)) { cerr << "Shadow ratio exceeds threshold" << endl; //TODO: 报错并记录相关信息 } imshow("Camera", frame); if (waitKey(1) == 27) break; } return 0; } ``` 在上述代码中,我们首先通过readINI函数读取配置文件中的参数,然后使用HOGDescriptor类初始化HOG算法,并在while循环中不断读取摄像头中的图像并进行检测。如果检测到四角阴影占比超过阈值,则输出错误信息并记录相关信息。值得注意的是,此处只是简单的输出错误信息,并没有记录到文件中,需要根据实际需要进行修改。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于HOG特征与SVM算法的图像分类 .docx

本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集,为提升实验效果,先提取图像HOG特征,再利用SVM来进行分类训练,以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集...
recommend-type

HOG+SVM行人检测算法

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill...因此,HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本,都有HOG特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenCV1.0版本就已经集成进去
recommend-type

python手势识别上下左右(SVM+HOG特征)

一、收集数据集 1、数据集图片的大小 300×300 2、获取上、下、左、右的手势,进行皮肤检测,将背景二值化 3、皮肤检测参考文章(https://blog.csdn.net/weixin_40893939/article/details/84527037) dataset.py # ...
recommend-type

HOG MATLAB代码

MATLAB 代码中提供了一个名为 `hogcalculator` 的函数,该函数接受多个输入参数,包括图像、单元格宽度、单元格高度、块大小、梯度方向数、重叠比例、全球插值、签名方法等。该函数返回一个 HOG 特征向量,用于描述...
recommend-type

基于HOG特征和SVM的手势识别

与其他的图像几何特征不同,HOG 不从图像的整体上去考察其特征,而是将图像细分为多个小的细胞单元(称为 cell),然后计算每个细胞单元内的梯度方向直方图,最后将所有细胞单元的梯度方向直方图组合成最终的特征...
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。