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)

Topik panas

Tutorial PHP
1595
276
Python Sambung ke SQL Server PyoDBC Contoh Python Sambung ke SQL Server PyoDBC Contoh Jul 30, 2025 am 02:53 AM

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

Python Httpx Async Contoh Pelanggan Python Httpx Async Contoh Pelanggan Jul 29, 2025 am 01:08 AM

Gunakan httpx.asyncclient untuk memulakan permintaan HTTP asynchronous dengan cekap. 1. Asas mendapatkan permintaan menguruskan pelanggan melalui asyncwith dan gunakan AwaitClient.get untuk memulakan permintaan yang tidak menyekat; 2. Menggabungkan Asyncio.Gather untuk menggabungkan dengan asyncio.Gather dapat meningkatkan prestasi dengan ketara, dan jumlah masa adalah sama dengan permintaan yang paling lambat; 3. Menyokong pengepala adat, pengesahan, tetapan base_url dan masa tamat; 4. Boleh menghantar permintaan pos dan membawa data JSON; 5. Beri perhatian untuk mengelakkan pencampuran kod asynchronous segerak. Sokongan proksi perlu memberi perhatian kepada keserasian back-end, yang sesuai untuk crawler atau agregasi API dan senario lain.

Mengoptimumkan python untuk operasi terikat memori Mengoptimumkan python untuk operasi terikat memori Jul 28, 2025 am 03:22 AM

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose

SQLALCHEMY 2.0 Amaran dan Sambungan Tutup Panduan Penyelesaian Masalah Tutup SQLALCHEMY 2.0 Amaran dan Sambungan Tutup Panduan Penyelesaian Masalah Tutup Aug 05, 2025 pm 07:57 PM

Artikel ini bertujuan untuk membantu pemula Sqlalchemy menyelesaikan peringatan "RemovedIn20warning" yang ditemui apabila menggunakan create_engine dan kesilapan penutupan "resourceclosederror" berikutnya. Artikel ini akan menerangkan punca amaran ini secara terperinci dan memberikan langkah -langkah tertentu dan contoh kod untuk menghapuskan amaran dan memperbaiki isu sambungan untuk memastikan anda dapat menanyakan dan mengendalikan pangkalan data dengan lancar.

Contoh Python Shutil Rmtree Contoh Python Shutil Rmtree Aug 01, 2025 am 05:47 AM

shutil.rmtree () adalah fungsi dalam python yang secara rekursif memadam seluruh pokok direktori. Ia boleh memadam folder yang ditentukan dan semua kandungan. 1. Penggunaan Asas: Gunakan shutil.rmtree (Path) untuk memadam direktori, dan anda perlu mengendalikan fileNotFoundError, PermissionError dan pengecualian lain. 2. Aplikasi Praktikal: Anda boleh membersihkan folder yang mengandungi subdirektori dan fail dalam satu klik, seperti data sementara atau direktori cache. 3. Nota: Operasi penghapusan tidak dipulihkan; FileNotFoundError dilemparkan apabila jalan tidak wujud; Ia mungkin gagal kerana kebenaran atau pekerjaan fail. 4.

Bagaimana untuk melaksanakan pertanyaan SQL di Python? Bagaimana untuk melaksanakan pertanyaan SQL di Python? Aug 02, 2025 am 01:56 AM

Pasang pemacu pangkalan data yang sepadan; 2. Gunakan Connect () untuk menyambung ke pangkalan data; 3. Buat objek kursor; 4. Gunakan melaksanakan () atau executemany () untuk melaksanakan SQL dan menggunakan pertanyaan parameter untuk mengelakkan suntikan; 5. Gunakan Fetchall (), dan sebagainya untuk mendapatkan hasil; 6. komit () diperlukan selepas pengubahsuaian; 7. Akhirnya, tutup sambungan atau gunakan pengurus konteks untuk mengendalikannya secara automatik; Proses lengkap memastikan operasi SQL selamat dan cekap.

Python untuk Etl Kejuruteraan Data ETL Python untuk Etl Kejuruteraan Data ETL Aug 02, 2025 am 08:48 AM

Python adalah alat yang cekap untuk melaksanakan proses ETL. 1. Pengekstrakan data: Data boleh diekstrak dari pangkalan data, API, fail dan sumber lain melalui panda, sqlalchemy, permintaan dan perpustakaan lain; 2. Penukaran Data: Gunakan panda untuk pembersihan, penukaran jenis, persatuan, pengagregatan dan operasi lain untuk memastikan kualiti data dan mengoptimumkan prestasi; 3. Pemuatan Data: Gunakan kaedah Pandas 'TO_SQL atau platform awan SDK untuk menulis data ke sistem sasaran, perhatikan kaedah menulis dan pemprosesan batch; 4. Cadangan Alat: Airflow, Dagster, Prefect digunakan untuk penjadualan dan pengurusan proses, menggabungkan penggera log dan persekitaran maya untuk meningkatkan kestabilan dan mengekalkan.

Contoh Kolam Sambungan Python PsycopG2 Contoh Kolam Sambungan Python PsycopG2 Jul 28, 2025 am 03:01 AM

Gunakan psycopg2.pool.simpleConnectionPool untuk menguruskan sambungan pangkalan data dengan berkesan dan mengelakkan overhead prestasi yang disebabkan oleh penciptaan dan kemusnahan sambungan yang kerap. 1. Apabila membuat kolam sambungan, tentukan bilangan minimum dan maksimum sambungan sambungan dan pangkalan data untuk memastikan bahawa kolam sambungan diasaskan dengan jayanya; 2. Dapatkan sambungan melalui getConn (), dan gunakan PutConn () untuk mengembalikan sambungan ke kolam selepas melaksanakan operasi pangkalan data. Sentiasa panggil conn.close () dilarang; 3. SimpleConnectionPool adalah benang selamat dan sesuai untuk persekitaran berbilang threaded; 4. Adalah disyorkan untuk melaksanakan pengurus konteks dalam kombinasi dengan Pengurus Konteks untuk memastikan sambungan dapat dikembalikan dengan betul apabila pengecualian diperhatikan;

See all articles