用python写一段红绿灯识别代码

时间: 2023-03-13 10:46:02 浏览: 85
示例代码:import cv2 # 加载灯光图片 img = cv2.imread('traffic_light.jpg') # 将图像转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置阈值 lower_red = np.array([30,150,50]) upper_red = np.array([255,255,180]) # 根据阈值构建掩模 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 结果 res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask) # 显示图像 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) # 等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
相关问题

使用python写一段验证码识别代码

好的,这里给您提供一份基于Python的验证码识别代码,使用了PIL库进行图像处理和识别: ```python from PIL import Image import pytesseract # 加载图片 image = Image.open('captcha.png') # 转化为灰度图像 gray_image = image.convert('L') # 去除噪声 filtered_image = gray_image.point(lambda p: p > 170 and 255) # 识别验证码 captcha_text = pytesseract.image_to_string(filtered_image, lang='eng', config='--psm 10') print('验证码识别结果为:', captcha_text) ``` 这段代码首先使用PIL库加载验证码图片,然后将其转化为灰度图像,再使用图像处理技术去除噪声,最后使用pytesseract库进行验证码识别,输出识别结果。注意:这段代码仅适用于简单的数字或字母验证码,并不能保证100%的识别准确率。

用python写一段情绪识别的代码

好的,这是一段基于Python的情绪识别代码: 首先,我们需要导入一些必要的库: ```python import json import requests ``` 然后,我们需要定义一个情绪识别函数: ```python def emotion_analysis(text): # 定义 API 地址 url = 'https://api.duyijie.cn/sentiment_analysis/v1/single_analysis' # 定义请求头 headers = {'Content-type': 'application/json', 'charset': 'UTF-8'} # 定义请求体 data = {'text': text} # 发送 POST 请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 解析响应并返回情绪判断的结果 return response.json()['result'][0]['emotion'] ``` 最后,我们可以在代码中调用这个情绪识别函数: ```python text = '我感到非常愉快和满意。' emotion = emotion_analysis(text) print('这段话的情绪是:', emotion) ``` 请注意,这段代码使用的是第三方情绪识别 API,由于 API 服务商的限制或其他因素,情绪识别的精度和准确性可能存在一定的误差。

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