python3.6 opencv安装 python

时间: 2023-06-05 14:47:29 浏览: 218
Python 是一种易于学习和使用的编程语言,它的广泛应用和强大的功能越来越受欢迎。Opencv 是一种计算机视觉库,它提供了丰富的图像和视频处理功能。在 Python 中使用 Opencv 可以轻松调用这些算法,实现各种视觉应用和探索。 Python3.6 Opencv 安装起来非常简单,一般可以选用 pip 程序进行安装。在安装之前,你需要先准备好一个可以联网的 Python3.6 环境。 安装 Opencv 前需要安装 numpy、matplotlib、scipy 等一些依赖库,这些库可以通过 pip 程序来安装。在命令行窗口中输入: pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy 当这些依赖库安装完毕后,就可以安装 Opencv 库了。在命令行窗口中输入: pip install opencv-python 如果需要安装非 Python3.6 版本的 Opencv 库,请在命令行窗口中指定安装相应的版本。例如要安装 Python3.5 版本的 Opencv 库,可以输入命令: pip install opencv-python==3.5 Python3.6 Opencv 安装不仅是 Opencv 库本身的安装,还包括与 Python3.6 的绑定,以使得 Python3.6 能够调用 Opencv 库提供的各种算法。安装成功后,你就可以愉快地玩转计算机视觉技术啦!
相关问题

python3.6下安装opencv

你可以按照以下步骤在Python3.6下安装OpenCV: 1. 确保你已经安装了pip和Python3.6。 2. 打开终端或命令提示符,输入以下命令安装OpenCV依赖项: ``` sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv ``` 3. 然后使用pip安装opencv-python: ``` pip install opencv-python ``` 4. 安装完成后,你可以在Python3.6中导入OpenCV模块并使用它了。 请注意,如果你使用的是Windows系统,你需要先下载OpenCV二进制文件并将其添加到环境变量中。

如何卸载现在的OpenCV,安装OpenCV Python 3.6版本

### 回答1: 如果你已经安装了OpenCV,可以通过以下步骤卸载它: 1. 打开终端或命令提示符,输入以下命令,以卸载OpenCV: ``` pip uninstall opencv-python ``` 2. 输入y确认卸载。 安装OpenCV Python 3.6版本,可以按照以下步骤操作: 1. 确保已经安装Python 3.6版本。如果没有,请先安装Python 3.6。 2. 打开终端或命令提示符,输入以下命令,以安装OpenCV Python 3.6版本: ``` pip install opencv-python==3.6.0 ``` 3. 安装完成后,可以在Python代码中导入OpenCV库,例如: ``` import cv2 ``` 注意事项: - 安装前请确保已连接到互联网,以便从PyPI(Python包索引)下载所需的软件包。 - OpenCV在不同的平台和Python版本之间可能会有不同的安装要求,请根据需要选择合适的版本。 ### 回答2: 要卸载现在的OpenCV并安装OpenCV Python 3.6版本,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,打开终端或命令提示符窗口,并输入以下命令以卸载当前已安装的OpenCV: ``` pip uninstall opencv-python ``` 2. 接下来,可以使用以下命令卸载其他与OpenCV相关的包: ``` pip uninstall opencv-python-headless pip uninstall opencv-contrib-python ``` 3. 然后,可以检查是否还存在任何OpenCV相关的文件或文件夹,如果有的话,请将其删除。这包括任何旧版本的OpenCV安装文件。 4. 确保您的Python环境中安装了Python 3.6版本。如果没有,请根据您的操作系统安装Python 3.6。 5. 然后,在终端或命令提示符窗口中输入以下命令以安装OpenCV Python 3.6版本: ``` pip install opencv-python==3.6 ``` 6. 此命令将会下载并安装OpenCV Python 3.6版本及其依赖项。请耐心等待安装过程完成。 7. 安装完成后,您可以使用以下命令验证OpenCV版本是否已成功更改为3.6: ``` import cv2 print(cv2.__version__) ``` 如果打印的版本号是3.6或更高,则表示已成功安装OpenCV Python 3.6版本。 请注意,这些步骤适用于大多数操作系统,但可能会因操作系统和软件版本的不同而有所变化。在执行任何操作之前,请确保备份您的数据和环境,以防出现意外情况。 ### 回答3: 要卸载现在的OpenCV并安装OpenCV Python 3.6版本,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,打开命令提示符或终端窗口。 2. 输入以下命令以卸载现有的OpenCV: ``` pip uninstall opencv-python ``` 这将卸载当前安装的OpenCV版本。 3. 确保已安装Python 3.6版本。如果尚未安装,可以从Python官方网站下载并安装Python 3.6版本。 4. 输入以下命令以安装OpenCV Python 3.6版本: ``` pip install opencv-python==3.6 ``` 这将安装OpenCV Python 3.6版本。 5. 安装完成后,可以通过导入OpenCV库并验证版本来确认是否成功安装了Python 3.6版本。可以使用以下Python代码进行验证: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` 如果输出的版本号为3.6.x,则表示已成功安装OpenCV Python 3.6版本。 完成以上步骤后,您应该成功卸载了现有的OpenCV并安装了OpenCV Python 3.6版本。请注意,这些步骤假设您已在计算机上正确设置了Python运行环境和pip工具。如果遇到任何问题,建议参考OpenCV官方文档或寻求相关的技术支持。

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1. 安装依赖库 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config libopencv-dev libgtk-3-dev libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran pylint 2. 下载OpenCV 3.4.0 cd ~ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip unzip opencv.zip 3. 下载OpenCV_contrib 3.4.0 wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip unzip opencv_contrib.zip 4. 安装OpenCV cd ~/opencv-3.4.0/ mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_TBB=ON \ -D WITH_V4L=ON \ -D WITH_QT=OFF \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D ENABLE_FAST_MATH=1 \ -D CUDA_FAST_MATH=1 \ -D WITH_CUDA=ON \ -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.0/modules .. 注意:如果没有GPU,则应删除与CUDA相关的选项。 5. 编译OpenCV make -j$(($(nproc) + 1)) sudo make install sudo ldconfig 6. 安装 Caffe # 如果您的计算机没有安装 CUDA GPU,则可以使用 Caffe CPU 安装, # 如果您计算机有 GPU,则可以使用 Caffe GPU 安装。 cd ~ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe cp Makefile.config.example Makefile.config 在这个文件中,你可以定义你的 Caffe 编译: # CPU-Only Caffe CPU_ONLY := 1 # CUDA-based Caffe USE_CUDNN := 1 WITH_CUDA := 1 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 # 进行完 Caffe 的设置后,可以排队构建: make all -j$(nproc) make test -j$(nproc) make runtest -j$(nproc) make pycaffe -j$(nproc) # 安装 Caffe sudo make install sudo ldconfig 注意:Caffe 的安装可能需要很长时间。 7. 安装 OpenPose cd ~ git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git cd openpose mkdir build cd build cmake .. make -j$(nproc) 运行完成后,即可安装好 OpenPose。如果没有错误提示,可以将 OpenPose 添加到系统路径并尝试运行以下命令: cd ~/openpose/build/examples/tutorial_api_python/ python3 -m pip install numpy python3 openpose_python.py
### 回答1: 抱歉,我可以回答您的问题。要安装opencv-python 4.1,请在命令行中使用以下命令:pip install opencv-python==4.1.0.25。注意,您需要先安装Python和pip才能使用此命令。 ### 回答2: 要安装OpenCV-Python 4.1,可以按照以下步骤进行操作: 首先,确保已经安装了Python和pip。可以在命令行中运行以下命令检查它们是否已经安装: python --version pip --version 如果返回了相应的版本号,则已安装成功,否则需要先安装Python和pip。 然后,可以使用pip命令安装OpenCV-Python 4.1。在命令行中运行以下命令: pip install opencv-python==4.1 这将会下载和安装OpenCV-Python 4.1及其依赖项。下载时间可能会根据网络状况和计算机配置而有所不同。 安装完成后,可以在Python文件中导入OpenCV模块并开始使用: python import cv2 # 这里可以写下具体的OpenCV操作代码 希望这些步骤能够帮助你成功安装OpenCV-Python 4.1。如果遇到任何问题,请检查你的Python和pip版本以及网络连接,并尝试重新安装。如果问题仍然存在,可以查阅OpenCV官方文档或参考相关论坛上的解决方案。 ### 回答3: 安装opencv-python 4.1的步骤如下: 1. 首先,打开命令提示符或终端窗口。 2. 确保你已经安装了Python,并且Python的版本不低于3.6。 3. 输入以下命令安装opencv-python 4.1:pip install opencv-python==4.1。 4. 等待安装完成。安装过程可能需要一些时间,具体时间取决于你的网络速度。 5. 安装完成后,你可以在Python代码中使用import cv2来导入opencv库,并使用其中的函数和模块。 如果你遇到了安装问题,可以尝试以下解决方案: 1. 确保你的网络连接正常,能够访问Python的包索引(PyPI)。 2. 如果你的网络有问题,可以使用国内镜像源来加速安装。例如,使用清华大学的镜像源可以通过如下命令安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==4.1。 3. 如果你已经安装了旧版本的opencv-python,可以尝试先卸载旧版本再重新安装。可以使用如下命令卸载旧版本:pip uninstall opencv-python。然后再使用上述步骤重新安装。 总结一下,要安装opencv-python 4.1,你需要确保Python版本不低于3.6,并且使用pip命令来安装。如果安装遇到问题,可以尝试使用国内镜像源或先卸载旧版本再重新安装。希望这些信息对你有帮助!
Python中可以使用OpenCV和PyQt来实现人脸识别。首先,你需要创建一个名为"opencv"的Python环境,并安装OpenCV。你可以使用以下命令创建环境并激活它: $ conda create -n opencv python=3.6 $ activate opencv 然后,你需要安装OpenCV和PyQt库。你可以使用以下命令安装OpenCV和依赖的库: $ cd modules $ pip install opencv_python-3.4.1 contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl 接下来,你可以使用PyQt设计一个GUI程序来实现人脸识别。你可以参考一篇名为《基于pyqt OpenCV设计的用户密码或人脸识别登录GUI程序设计》的文章,该文章介绍了如何利用PyQt和OpenCV实现人脸识别。该文章主要使用OpenCV提供的人脸识别接口,包括人脸图像采集、模型参数学习和人脸推理(识别)等功能。 通过以上步骤,你可以开始使用Python、OpenCV和PyQt来进行人脸识别的开发工作了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于Opencv和Python的人脸识别身份认证系统(带Pyqt界面),附演示视频和下载链接](https://blog.csdn.net/qq_40088030/article/details/130516158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [基于pyqt+OpenCV+神经网络算法实现人脸识别](https://blog.csdn.net/u012132349/article/details/93067162)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
引用的报错信息中指出了一个错误的原因,即OpenCV库没有实现该函数。建议重新编译支持Windows、GTK 2.x或Cocoa的OpenCV库,或者在Ubuntu或Debian上安装libgtk2.0-dev和pkg-config,然后重新运行cmake或配置脚本。 引用提供了另一个解决方法,即在Windows的命令提示符中输入"pip list",找到安装了OpenCV的包,并卸载它们。这样可以清除可能存在的其他依赖项。 引用中提供了适用于Windows 64位操作系统、Python 3.6版本和OpenCV 3.4.1.15版本的两个文件。你可以尝试下载并安装这些文件,以解决报错问题。 综上所述,你可以尝试重新编译OpenCV库,安装相关依赖项,或者使用适用于你的操作系统和Python版本的特定文件来解决cv2.error报错问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [— cv2.error: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window](https://blog.csdn.net/zkkkkkkkkkkkkk/article/details/124841624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [opencv-python 3.4.1.15及 opencv-contrib-python 3.4.1.15 win64版文件](https://download.csdn.net/download/weixin_43555555/87388409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
离线安装Python的步骤如下: 1. 首先,您需要在一个具有连接外网的Redhat环境中安装Python 3.6版本。您可以使用命令/python3.6/bin/pip3来执行安装所需的库和依赖项。\[2\] 2. 如果您没有连接外网的环境,您可以选择第二种方法。这种方法需要root权限。您需要安装并编译Python,并将TensorFlow的安装包导入到您的机器中,然后进行安装。\[2\] 3. 在安装完成后,您可以将所需的包软连接到应用程序中。然后,您可以在/python36/bin目录下使用./python3命令打开Python进行测试。这样,您就可以成功导入cv2库。\[3\] 4. 如果您在后续的机器学习过程中需要添加其他包,您可以直接在已经启动的Python 3中使用pip3命令下载这些包。然后,您可以将Python 3.6打包部署到离线环境中。这样,您就可以避免TensorFlow对依赖包的需求。\[3\] 总结起来,离线安装Python的步骤包括在具有连接外网的环境中安装Python 3.6版本,并安装所需的库和依赖项,或者在没有连接外网的环境中使用root权限安装和编译Python,并导入TensorFlow的安装包。然后,您可以将所需的包软连接到应用程序中,并在需要时使用pip3命令下载其他包。最后,将Python 3.6打包部署到离线环境中。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [离线环境下redhat7.2已及centOS(7.0版本以上)安装python3.6以及tensorflow1.5、opencv3.4.5流程和采坑...](https://blog.csdn.net/qq_26925867/article/details/84976035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
以下是一个利用 OpenCV-Python 实现手势识别的完整代码示例。代码基于 Python 3.6 和 OpenCV 4.5.1 版本: python import cv2 import numpy as np import math # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读入摄像头的图像 ret, frame = cap.read() # 获取图像的宽度和高度 height, width, channels = frame.shape # 将图像转换为 HSV 颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义颜色范围 lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8) upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8) # 提取皮肤颜色区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin) # 进行图像处理,包括腐蚀和膨胀 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1) mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1) # 找到手的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 使用最大轮廓来表示手 max_contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x)) # 计算手的凸包 hull = cv2.convexHull(max_contour) # 绘制手的轮廓和凸包 cv2.drawContours(frame, [max_contour], -1, (0, 255, 255), 2) cv2.drawContours(frame, [hull], -1, (0, 0, 255), 3) # 计算凸包的缺陷 defects = cv2.convexityDefects(max_contour, cv2.convexHull(max_contour, returnPoints=False)) # 如果存在凸包的缺陷 if defects is not None: for i in range(defects.shape[0]): # 获取缺陷的四个点 s, e, f, d = defects[i, 0] # 获取缺陷的起点、终点和中点 start = tuple(max_contour[s][0]) end = tuple(max_contour[e][0]) far = tuple(max_contour[f][0]) # 计算缺陷的角度 a = math.sqrt((end[0] - start[0]) ** 2 + (end[1] - start[1]) ** 2) b = math.sqrt((far[0] - start[0]) ** 2 + (far[1] - start[1]) ** 2) c = math.sqrt((end[0] - far[0]) ** 2 + (end[1] - far[1]) ** 2) angle = math.acos((b ** 2 + c ** 2 - a ** 2) / (2 * b * c)) * 180 / math.pi # 如果角度小于 90 度,则表示出现了手势 if angle < 90: cv2.circle(frame, far, 5, (0, 0, 255), -1) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 该代码实现了以下功能: 1. 打开摄像头,读取摄像头中的图像。 2. 将图像转换为 HSV 颜色空间,并提取皮肤颜色区域。 3. 对提取的皮肤颜色区域进行图像处理,包括腐蚀和膨胀。 4. 找到手的轮廓,并使用最大轮廓来表示手。 5. 计算手的凸包,并绘制手的轮廓和凸包。 6. 计算凸包的缺陷,并根据缺陷的角度来判断手势是否出现。 7. 显示图像,并等待用户按下 q 键退出程序。 需要注意的是,该代码仅对单个手进行识别,如果需要识别多个手或者进行更复杂的手势识别,则需要进行进一步的改进。
车牌识别是计算机视觉中的一个重要应用。本文将介绍如何利用Python和OpenCV实现车牌识别项目,并给出完整的算法讲解和代码。 1. 算法流程 车牌识别的算法流程如下: 1. 读入图像 2. 预处理(灰度化、滤波、二值化) 3. 车牌定位 4. 车牌字符分割 5. 字符识别 下面我们将详细介绍每个步骤的实现方法。 2. 代码实现 以下是完整的代码实现: python import cv2 import numpy as np import pytesseract # 读入图像 img = cv2.imread('car.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Sobel算子边缘检测 sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY) # 膨胀 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5)) binary = cv2.dilate(binary, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 筛选符合条件的轮廓 rects = [] for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w > h and 5 < w < 17 * h and cv2.contourArea(contour) > 100: rect = (x, y, w, h) rects.append(rect) # 画出符合条件的轮廓 for rect in rects: cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (0, 0, 255), 2) # 车牌字符分割 for i, rect in enumerate(rects): x, y, w, h = rect roi = binary[y:y + h, x:x + w] # 统计每一列的像素值 col_sum = np.sum(roi, axis=0) # 计算字符边界 left = 0 right = len(col_sum) - 1 while left < len(col_sum) and col_sum[left] == 0: left += 1 while right >= 0 and col_sum[right] == 0: right -= 1 roi = roi[:, left:right + 1] # 调整字符大小 scale = 40.0 / roi.shape[1] roi = cv2.resize(roi, (0, 0), fx=scale, fy=scale) # 识别字符 text = pytesseract.image_to_string(roi, lang='eng', config='--psm 10') cv2.putText(img, text, (rect[0], rect[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3. 算法讲解 下面我们将详细介绍每个步骤的实现方法。 3.1 读入图像 利用OpenCV的imread函数读入图像。 python img = cv2.imread('car.jpg') 3.2 预处理 车牌识别需要对图像进行预处理。首先将彩色图像转换为灰度图像,然后进行高斯滤波,最后进行Sobel算子边缘检测。 python # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Sobel算子边缘检测 sobel = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) 3.3 二值化 将边缘图像进行二值化处理。 python ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY) 3.4 膨胀 对二值化后的图像进行膨胀操作,使车牌区域更加明显。 python kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17, 5)) binary = cv2.dilate(binary, kernel) 3.5 查找轮廓 使用OpenCV的findContours函数查找轮廓。 python contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 3.6 筛选符合条件的轮廓 使用筛选条件对轮廓进行筛选,得到车牌区域的轮廓。 python rects = [] for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w > h and 5 < w < 17 * h and cv2.contourArea(contour) > 100: rect = (x, y, w, h) rects.append(rect) 3.7 画出符合条件的轮廓 将符合条件的轮廓画出来,观察是否正确。 python for rect in rects: cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (0, 0, 255), 2) 3.8 车牌字符分割 在得到车牌区域的轮廓之后,需要对车牌字符进行分割。首先将车牌区域进行二值化处理,然后统计每一列的像素值,计算出字符的左右边界,并进行调整大小。最后使用Tesseract OCR进行字符识别。 python for i, rect in enumerate(rects): x, y, w, h = rect roi = binary[y:y + h, x:x + w] # 统计每一列的像素值 col_sum = np.sum(roi, axis=0) # 计算字符边界 left = 0 right = len(col_sum) - 1 while left < len(col_sum) and col_sum[left] == 0: left += 1 while right >= 0 and col_sum[right] == 0: right -= 1 roi = roi[:, left:right + 1] # 调整字符大小 scale = 40.0 / roi.shape[1] roi = cv2.resize(roi, (0, 0), fx=scale, fy=scale) # 识别字符 text = pytesseract.image_to_string(roi, lang='eng', config='--psm 10') cv2.putText(img, text, (rect[0], rect[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) 4. 总结 本文介绍了利用Python和OpenCV实现车牌识别项目的算法流程和代码实现方法。通过对图像进行预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤,可以实现对车牌的准确识别。

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

三因素方差分析_连续变量假设检验 之 嵌套设计方差分析

嵌套设计方差分析是一种特殊的因素方差分析,用于分析一个因素(通常为被试或处理)在另一个因素(通常为场所或时间)内的变化。在嵌套设计中,因素A被嵌套在因素B的水平内,即因素B下的每个水平都有不同的A水平。例如,考虑一个实验,其中有4个医生(作为因素A)治疗了10个患者(作为因素B),每个医生治疗的患者不同,因此医生是嵌套因素。 嵌套设计方差分析的假设包括: - 常规假设:总体均值相等; - 固定效应假设:各水平下的均值相等; - 随机效应假设:各水平下的均值随机变化。 在嵌套设计方差分析中,我们需要计算三个因素:被试、场所和被试在场所内的误差。计算方法与经典的三因素方差分析类似,只是需要注

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.