给我一个python opencv的代码片段
时间: 2023-11-13 20:04:45 浏览: 45
当然,我很乐意帮您解决问题,以下是一个简单的 Python OpenCV 代码片段:
```
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")
# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示图像
cv2.imshow("Gray Image", gray)
# 等待按键按下
cv2.waitKey(0)
```
这段代码可将图片转换为灰度图像,并显示在屏幕上。您可以根据自己的需要进行修改。希望能对您有所帮助!
相关问题
给我一个python opencv的利用了摄像头的代码片段
当然,以下是一个简单的Python OpenCV利用摄像头的代码片段:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个程序通过OpenCV的VideoCapture对象来连接摄像头,然后进入循环,持续地从摄像头获取帧,并在每一帧上显示一个窗口。当用户按下'q'键时,程序会中断并关闭所有窗口。
基于python opencv检测疲劳驾驶源代码
Python和OpenCV结合使用非常方便,可以轻松处理和分析图像。使用Python和OpenCV检测疲劳驾驶需要两个核心部分:面部检测和眼睛检测。以下是基于Python和OpenCV检测疲劳驾驶的源代码:
```
import cv2
import dlib
from scipy.spatial import distance
def calculate_eye_ratio(eye_points):
A = distance.euclidean(eye_points[1], eye_points[5])
B = distance.euclidean(eye_points[2], eye_points[4])
C = distance.euclidean(eye_points[0], eye_points[3])
eye_ratio = (A + B) / (2.0 * C)
return eye_ratio
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = detector(gray)
for face in faces:
landmarks = predictor(gray, face)
left_eye_ratio = calculate_eye_ratio([(landmarks.part(36).x, landmarks.part(36).y),
(landmarks.part(37).x, landmarks.part(37).y),
(landmarks.part(38).x, landmarks.part(38).y),
(landmarks.part(39).x, landmarks.part(39).y),
(landmarks.part(40).x, landmarks.part(40).y),
(landmarks.part(41).x, landmarks.part(41).y)])
right_eye_ratio = calculate_eye_ratio([(landmarks.part(42).x, landmarks.part(42).y),
(landmarks.part(43).x, landmarks.part(43).y),
(landmarks.part(44).x, landmarks.part(44).y),
(landmarks.part(45).x, landmarks.part(45).y),
(landmarks.part(46).x, landmarks.part(46).y),
(landmarks.part(47).x, landmarks.part(47).y)])
eye_ratio = (left_eye_ratio + right_eye_ratio) / 2.0
if eye_ratio < 0.3:
cv2.putText(frame, "Sleepy Alert!!!", (10, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255),2)
cv2.imshow("Driver_Drowsiness_Detection", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码片段使用了OpenCV和dlib库,它首先利用dlib库进行面部检测,然后使用预测器从面部形状中获取眼睛位置,最后利用算法计算眼睛的宽高比来判断是否疲劳驾驶。如果宽高比小于指定值,代码就会在视频流上显示 "Sleepy Alert !!!"。您需要将 "shape_predictor_68_face_landmarks.dat" 替换为自己的预测器文件。