国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Mengoptimumkan Sempadan HSV untuk Pengesanan Warna Tepat dalam OpenCV?

Bagaimana untuk Mengoptimumkan Sempadan HSV untuk Pengesanan Warna Tepat dalam OpenCV?

Dec 01, 2024 am 10:00 AM

How to Optimize HSV Boundaries for Accurate Color Detection in OpenCV?

Memilih Sempadan HSV Optimum untuk Pengesanan Warna Menggunakan cv::inRange (OpenCV)

Dalam pemprosesan imej, ruang warna HSV sering digunakan untuk pengesanan warna. Memilih sempadan atas dan bawah HSV yang sesuai adalah penting untuk mengenal pasti warna sasaran dengan tepat. Soalan ini meneroka proses pemilihan untuk imej yang mengandungi penutup oren pada tin kopi.

Walaupun memberikan anggaran nilai pusat HSV sebanyak (22, 59, 100) untuk penutup, percubaan awal menggunakan sempadan (18 , 40, 90) dan (27, 255, 255) membuahkan hasil yang tidak memuaskan. Untuk menangani perkara ini, kita mesti mempertimbangkan isu yang berpotensi dalam skala HSV dan format imej.

Masalah 1: Varian Skala HSV

Aplikasi yang berbeza mungkin menggunakan skala HSV yang berbeza. GIMP menggunakan H = 0-360, S = 0-100, V = 0-100, manakala OpenCV menggunakan H: 0-179, S: 0-255, V: 0-255. Dalam kes ini, nilai rona GIMP (22) hendaklah dibelah dua untuk memadankan skala OpenCV, menghasilkan julat (5, 50, 50) - (15, 255, 255).

Masalah 2: Penukaran Format Imej

OpenCV beroperasi pada imej dalam format BGR, bukan RGB. Oleh itu, adalah perlu untuk mengubah suai garis penukaran warna kepada cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_BGR2HSV). Ini memastikan bahawa imej ditukar dengan betul sebelum pengesanan sempadan HSV.

Dengan menggabungkan pelarasan ini, kami memperoleh hasil yang lebih menjanjikan:

[Imej pengesanan yang dipertingkatkan]

Walaupun output tidak sempurna, ia memberikan pengesanan yang lebih baik pada tudung oren. Pengesanan palsu boleh diminimumkan dengan memilih kontur terbesar yang sepadan dengan tudung.

Kesimpulan

Memilih sempadan HSV yang sesuai melibatkan pertimbangan varians skala dan penukaran format imej yang betul. Dengan menangani isu ini, kami boleh meningkatkan ketepatan pengesanan warna menggunakan cv::inRange dalam OpenCV.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengoptimumkan Sempadan HSV untuk Pengesanan Warna Tepat dalam OpenCV?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah? Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah? Jun 14, 2025 am 12:27 AM

Parameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju baru dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan pada mulanya dalam fungsi

Bagaimanakah senarai, kamus, dan menetapkan pemantauan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kesimpulan dalam Python? Bagaimanakah senarai, kamus, dan menetapkan pemantauan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kesimpulan dalam Python? Jun 14, 2025 am 12:31 AM

Senarai Python, Kamus dan Pengumpulan Pengumpulan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kecekapan penulisan melalui sintaks ringkas. Mereka sesuai untuk memudahkan operasi lelaran dan penukaran, seperti menggantikan gelung berbilang baris dengan kod satu baris untuk melaksanakan transformasi atau penapisan unsur. 1. Senarai pemantauan seperti [x2forxinrange (10)] secara langsung boleh menghasilkan urutan persegi; 2. KESELAMATAN KAMI seperti {x: x2forxinrange (5)} jelas menyatakan pemetaan nilai utama; 3. Penapisan bersyarat seperti [XforxinNumbersifx%2 == 0] membuat logik penapisan lebih intuitif; 4. Keadaan kompleks juga boleh tertanam, seperti menggabungkan penapisan pelbagai syarat atau ekspresi ternary; Tetapi operasi bersarang atau kesan sampingan yang berlebihan harus dielakkan untuk mengelakkan mengurangkan kebolehkerjaan. Penggunaan derivasi yang rasional dapat mengurangkan

Bagaimanakah Python dapat diintegrasikan dengan bahasa atau sistem lain dalam seni bina microservices? Bagaimanakah Python dapat diintegrasikan dengan bahasa atau sistem lain dalam seni bina microservices? Jun 14, 2025 am 12:25 AM

Python berfungsi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain dalam seni bina mikroservis, kunci adalah bagaimana setiap perkhidmatan berjalan secara bebas dan berkomunikasi dengan berkesan. 1. Menggunakan API standard dan protokol komunikasi (seperti HTTP, REST, GRPC), Python membina API melalui rangka kerja seperti Flask dan FastAPI, dan menggunakan permintaan atau HTTPX untuk memanggil perkhidmatan bahasa lain; 2. Menggunakan broker mesej (seperti Kafka, Rabbitmq, Redis) untuk merealisasikan komunikasi tak segerak, perkhidmatan Python dapat menerbitkan mesej untuk pengguna bahasa lain untuk memproses, meningkatkan sistem decoupling, skalabilitas dan toleransi kesalahan; 3. Memperluas atau membenamkan runtime bahasa lain (seperti Jython) melalui C/C untuk mencapai pelaksanaan

Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Apakah ungkapan biasa dalam Python, dan bagaimanakah modul semula digunakan untuk pemadanan corak? Apakah ungkapan biasa dalam Python, dan bagaimanakah modul semula digunakan untuk pemadanan corak? Jun 14, 2025 am 12:26 AM

Ekspresi biasa Python menyediakan keupayaan pemprosesan teks yang kuat melalui modul Re, yang boleh digunakan untuk memadankan, mengekstrak dan menggantikan rentetan. 1. Gunakan re.search () untuk mencari sama ada terdapat corak yang ditentukan dalam rentetan; 2. Re.match () hanya sepadan dari permulaan rentetan, re.fullMatch () perlu memadankan keseluruhan rentetan dengan tepat; 3. Re.findall () mengembalikan senarai semua perlawanan yang tidak bertindih; 4. Simbol khas seperti \ d mewakili nombor, \ w mewakili watak perkataan, \ s mewakili watak kosong, *,,? mewakili ulangan 0 atau berbilang kali, 1 atau berbilang kali, 0 atau 1 kali, masing -masing; 5. Gunakan kurungan untuk membuat kumpulan penangkapan untuk mengekstrak maklumat, seperti memisahkan nama pengguna dan nama domain dari e -mel; 6

See all articles