Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-23 14:48
Ես դժվարությամբ էի ստանում openCV (բաց Համակարգչային տեսլական, Intel) Python 2.5 -ով աշխատելով, ահա հրահանգներ և ֆայլեր, թե ինչպես կարելի է հեշտությամբ աշխատել: այժմ բավականին ուղիղ openCV տեղադրման գործընթացի միջոցով: OPENCV- ի մասին. «Բաց համակարգչային տեսողության գրադարանը ալգորիթմների և նմուշների հավաքածու է համակարգչային տեսողության տարբեր խնդիրների համար»: Հիմնականում այն ունի մի շարք գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս վերլուծել նկարների ֆայլերը և կենդանի տեսանյութերը: աղբյուրից, ինչպիսին է վեբ -տեսախցիկը: Ես այժմ աշխատում եմ defcon 15 ռոբոտի վրա:
Քայլ 1: Նավարկեք ձեր գրացուցակները
Պարզեք, թե որտեղ եք տեղադրել python- ը, այն լռելյայն C: / Python25 / է
Երբ այնտեղ լինեք, փնտրեք «Lib», Lib- ի ներսում պետք է լինի մեկ այլ գրացուցակ, որը կոչվում է «site-packages»:
Քայլ 2. Պատճենեք կազմված Python մոդուլները կայքի փաթեթների մեջ
Պարզապես ներբեռնեք ֆայլը, բացեք այն և պատճենեք ամբողջ /opencv /գրացուցակը անմիջապես /site-packages /հասցեով:
… մահանում է:
Քայլ 3: Այժմ դուք պետք է կարգավորված լինեք
Համոզվելու համար, որ opencv- ն լավ է աշխատում python- ի հետ, նավարկեք այնտեղ, որտեղ ինձ համար տեղադրել եք opencv "C: / Program Files / OpenCV" … Այժմ, օրինակներ, այնուհետև python, և ձեզ պետք է ներկայացվեն օրինակ ֆայլերի կոդեկոպիա* … լավ փորձություն Մոդուլը ճիշտ աշխատելու համար վիդեո մուտքագրում պահանջող ֆայլը «նկարում է. py»*կազմել է wordP. S. Եթե ձեզ հետաքրքրում էր միայն Python- ով opencv- ի օգտագործումը, մուտքից բացի, բնօրինակ տեղադրողից տեղադրելու իրական պատճառ չկա: նմուշներին: Հաջողություն և երջանիկ տեսիլքներ:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Իրական ժամանակում Ռուբիկի խորանարդի փակ աչքերով լուծիչ ՝ օգտագործելով Raspberry Pi և OpenCV. 4 քայլ
Իրական ժամանակի Ռուբիկի խորանարդի փակ աչքերով լուծիչ ՝ օգտագործելով Raspberry Pi և OpenCV. Սա Ռուբիկի խորանարդի գործիքի 2-րդ տարբերակն է, որը պատրաստվել է աչքերը փակ աչքերով լուծելու համար: 1 -ին տարբերակը մշակվել է javascript- ով, կարող եք տեսնել RubiksCubeBlindfolded1 նախագիծը: Ի տարբերություն նախորդի, այս տարբերակը օգտագործում է OpenCV գրադարանը ՝ գույներն ու էլ
Opencv- ի և Python- ի տեղադրում Windows / Mac- ի համար. 4 քայլ
Opencv- ի և Python- ի տեղադրում Windows / Mac- ի համար. OpenCV- ն բաց կոդով համակարգչային տեսադարան է, որը շատ տարածված է պատկերի մշակման հիմնական առաջադրանքների կատարման համար, ինչպիսիք են ՝ պղտորումը, պատկերի միաձուլումը, պատկերի բարձրացումը, ինչպես նաև տեսանյութի որակը, շեմը և այլն: Բացի պատկերի մշակումից , դա ապացուցում է
Դեմքի ճանաչում և նույնականացում - Arduino Face ID ՝ օգտագործելով OpenCV Python և Arduino. 6 քայլ
Դեմքի ճանաչում և նույնականացում | Arduino Face ID ՝ օգտագործելով OpenCV Python և Arduino. Դեմքի ճանաչում AKA face ID- ն մեր օրերում բջջային հեռախոսների ամենակարևոր հատկություններից է: Այսպիսով, ես ունեի մի հարց " կարո՞ղ եմ ունենալ դեմքի ID իմ Arduino նախագծի համար " և պատասխանը այո է … Իմ ճանապարհորդությունը սկսվեց հետևյալ կերպ. Քայլ 1. Մուտք դեպի մեզ
ՌԴ 433MHZ ռադիոկառավարում ՝ օգտագործելով HT12D HT12E - Rf հեռակառավարման պատրաստում ՝ օգտագործելով HT12E և HT12D ՝ 433 մՀց հաճախությամբ ՝ 5 քայլ
ՌԴ 433MHZ ռադիոկառավարում ՝ օգտագործելով HT12D HT12E | Rf հեռակառավարման սարքի պատրաստում ՝ օգտագործելով HT12E և HT12D ՝ 433 մՀց հաճախականությամբ. HT12D ապակոդավորող IC: Այս հրահանգով դուք կարող եք ուղարկել և ստանալ տվյալներ ՝ օգտագործելով շատ էժան բաղադրիչներ, ինչպիսիք են ՝ HT
Ստեղծեք OpenCV պատկերի դասակարգիչներ ՝ օգտագործելով Python: 7 քայլ
Ստեղծեք OpenCV պատկերի դասակարգիչներ Python- ի միջոցով. Haar դասակարգիչները python- ում և opencv- ում բավականին բարդ, բայց հեշտ աշխատանք են: Մենք հաճախ բախվում ենք պատկերի հայտնաբերման և դասակարգման խնդիրներին: լավագույն լուծումը սեփական դասակարգիչ ստեղծելն է: Այստեղ մենք սովորում ենք ստեղծել մեր սեփական պատկերների դասակարգիչները ՝ մի քանի կոմունիկացիայով