目标是把虫子区域抠出来 ?...三 运行环境: 环境： 例图：谷歌，可爱的虫子–image 软件：Anaconda 4.20，Opencv3.2 OpenCv的安装： 1.1安装Python3.60 1.2下载安装opencv3.2...如将每个像素替换为该像素周围像素的均值， 这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。...得到了目标区域，那么你想拿它干什么就干什么！我不管你哈。...Long，必须转换成int [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5] [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95] # 从0
首先了解到的的是 sikuli，根据截图来做自动化，截一截图就能写个自动化脚本，岂不是很爽？...在大图(待识别图像 T) 滑动小图(模板 I) 进行匹配，滑动的意思是每次从左向右或者从上向下移动 1 个像素，最终找到最佳匹配。...在 维基百科中可以查到，针对不同的特征形态有很多不同的特征检测算法。 维基百科中的特征检测 最著名的特征检测算法莫过于 SIFT 和 SURF 了。...SIFT 特征点检测 使用以下代码（来源：opencv-python-tutroals）可以画出一张图片的 SIFT 特征点。...我使用的是模板匹配 SIFT 特征点匹配来实现的，并没有用到 RANSAC，原因在于模板匹配已经找到了最佳区域，大图中的最佳区域与小图进行特征对比即可，对比区域限制了，RANSAC 不会找到更多的"外点
拉杆部分使用opencv检测鱼是否上钩，并识别游标位置。确定游标位置后和鱼群博弈使用DQN强化学习算法(不想调PID太累了)。...鱼群定位与识别部分采用YOLOX定位鱼在屏幕中的位置并确定鱼的类别，鱼竿落点也一起定位。目标检测需要大量标注，太费时间，所以这里采用半监督学习+迁移学习的方式训练。 1....这里我们选用最佳力度去的特征，这里的特征对比度高，较为鲜明： 将这一图像作为模板进行模板匹配(详情参考数字图像处理)，便可以在图中找到力度条的位置，确定这一区域。...目标检测是计算机视觉近几年的一个热点问题，有很多优秀的模型。这是一个多任务学习问题，包括定位和分类。这些模型的主要任务是给一张图，在其他信息完全不知道的情况下确定图中哪些区域有物体和这些物体的类别。...而two-stage模型则先用RPN网络预测图中物体的包围框，和这些框里的是不是物体。之后把是物体的框的区域截出来，在去预测其中物体的类别和修正框的范围。
用到的工具 OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...） dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。）...二、人脸检测与人脸关键点检测 我们用下面这张图作为我们的测试图片。 下面我们用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。...然后我们根据人脸检测得到的人脸的大小调整帽子的大小，使得帽子大小合适。 四、提取帽子和需要添加帽子的区域 按照之前所述，去Alpha通道作为mask。并求反。...这两个mask一个用于把帽子图中的帽子区域取出来，一个用于把人物图中需要填帽子的区域空出来。后面你将会看到。 从原图中取出需要添加帽子的区域，这里我们用的是位运算操作。...五、添加圣诞帽 最后我们把两个区域相加。再放回到原图中去，就可以得到我们想要的圣诞帽图了。这里需要注意的就是，相加之前resize一下保证两者大小一致，因为可能会由于四舍五入原因不一致。
拉杆部分使用opencv检测鱼是否上钩，并识别游标位置。确定游标位置后和鱼群博弈使用DQN强化学习算法(不想调PID太累了)。...鱼群定位与识别部分采用YOLOX定位鱼在屏幕中的位置并确定鱼的类别，鱼竿落点也一起定位。目标检测需要大量标注，太费时间，所以这里采用半监督学习+迁移学习的方式训练。 1....目标检测是计算机视觉近几年的一个热点问题，有很多优秀的模型。这是一个多任务学习问题，包括定位和分类。这些模型的主要任务是给一张图，在其他信息完全不知道的情况下确定图中哪些区域有物体和这些物体的类别。...而two-stage模型则先用RPN网络预测图中物体的包围框，和这些框里的是不是物体。之后把是物体的框的区域截出来，在去预测其中物体的类别和修正框的范围。...模型也包含了一些使用 opencv 等传统数字图像处理方法实现的不可学习部分。 YOLOX 用于鱼的定位和类型的识别以及鱼竿落点的定位； DQN 用于自适应控制钓鱼过程的点击，让力度落在最佳区域内。
使用adb命令截取手机屏幕； 在PC端和手机端同时运行APowerMirror软件，将手机投屏到电脑上，然后使用Pillow包中的截图方法截取电脑上对应手机屏幕的 区域。...# 从PC端截屏时，截取区域左上角相对桌面的x坐标 'projection_x': 32, # 从PC端截屏时，截取区域左上角相对桌面的y坐标 'projection_y': 278, # 从PC端截屏时...，截取区域的宽度 'projection_width': 482, # 从PC端截屏时，截取区域的高度 'projection_height': 854, 可以用window命令键 PrtScSysRq...根据第二步得到的表达式，调用Python的eval()函数，得到表达式结果的正误，然后点击手机屏幕的相应区域。当截图使用投屏的方案时，点击手机屏幕通过代码点击 电脑上手机的对应区域。...#使用PC进行截图时点击手机屏幕正确区域的x坐标 'pc_tap_true_x':117, #使用PC进行截图时点击手机屏幕错误区域的x坐标 'pc_tap_false_x':365, #使用PC进行截图时点击手机屏幕正确和区域的
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！...切换屏幕 现在，学习模型已经能够识别老板的脸了，接下来就要切换屏幕了。 这时候，我们要假装在工作。作为一个程序员，我截了张图： ? 我只是切换屏幕，显示图片。...我老板从他的座位上起身往我这边走：OpenCV 已经检测到面部并将图像输入到学习模型中。 ? 然后我的屏幕瞬间切换，成功！(*ﾉ´□`)ﾉ ?...总结 这个项目，我结合了从 Web 相机的实时图像采集和面部识别，到使用 Keras 识别我的老板和切换屏幕。...目前，我用 OpenCV 检测面部，但由于 OpenCV 中的面部检测的准确性似乎不太好，我想尝试使用 Dlib 来提高准确性。
屏幕捕捉：Robot类可以捕捉屏幕上的图像，包括整个屏幕或指定区域的图像。这使得程序可以获取屏幕上的信息，如截图、图像识别等。...控制鼠标位置：Robot类可以获取和设置鼠标的当前位置，使得程序可以定位和控制鼠标在屏幕上的位置。...特征检测与描述：包括关键点检测（如Harris、SIFT、SURF、FAST等）、描述子生成（如ORB、BRIEF、FREAK等）以及特征匹配算法。...目标检测与跟踪：包括人脸检测、物体检测（如Haar级联检测器、HOG+SVM检测器等）、目标跟踪（如基于卡尔曼滤波器、均值迁移、CamShift等）。...查找并返回中心点 * 效果还不错 * * @param original 大图 * @param target 需要查找的小图 * @return 找到的小图中心点的坐标
参考资料： opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法： 2、无法按...打开摄像头，保存视频、拍照功能的实现 4、查看opencv版本 ubuntu查看opencv版本 pkg-config --modversion opencv 5、保存视频文件出错 6、如果没有摄像头没有错误提示..._capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fps=-1.0不是0.0 所以if fps == 0.0改成if fps == -1.0就好了 7、ubuntu下截屏 截取全屏的快捷键是...PrintScreen，截取当前窗口的快捷键是Alt+PrintScreen，截取选定区域的快捷键是Shift+PrintScreen。...以上三个快捷键可以截取屏幕并保存为图片，若加上Ctrl，则所截取屏幕会直接复制到剪切板，可以直接进行粘贴。
OpenCV：模板匹配。 获得小跳棋中心位置 2. OpenCV：边缘检测。 获得下一方块中心位置 ? Python+ADB+OpenCv，实现「跳一跳」自动化。...,防止成绩无效 # 生成随机整数(0-9),最终数值为(0-90) rand = random.randint(0, 9) * 10 # adb长按操作,即在手机屏幕上((320...一个截屏，一个推送手机截图到电脑上，最后模拟长按手机屏幕。 / 02 / 跳动实现 先检测游戏结束画面。 判断是否需要结束游戏程序。...""" # 如果在游戏截图中匹配到带"再玩一局"字样的模板，则循环中止 res_end = cv2.matchTemplate(img, temp_end, cv2.TM_CCOEFF_NORMED...下面通过OpenCV的边缘检测获取「跳一跳」的终点位置。
它通常用于将图像划分为不同的区域，理想情况下，这些区域对应于从背景提取的现实世界对象。 因此，图像分割是图像识别和内容分析的重要步骤。...)] 在此屏幕截图中，您可以看到源图像，它是一个示例图像，其中一些大小相同的区域填充了不同的灰色调。....png)] 在前面的屏幕截图中，您可以看到检测到一个标记（带有id=2），该标记以绿色边框绘制。...-9abe43050b02.png)] 在上一个屏幕截图中，您可以看到仅检测到一个标记，并且已绘制了该标记的系统轴。...，我们将在所有检测到的鼻子上进行迭代，并计算出胡须覆盖的区域。
这个文本 OCR 小工具，能让你「所截即所得」。 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？...今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 ?...项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 textshot.py，在屏幕上打开一个 overlay，在你希望提取的文字区域画一个矩形。...而 Tesseract 和 OpenCV 的 EAST 检测器是一个很棒的组合，感兴趣的读者可参考机器之心报道。...目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测，在识别时会自动判断文本方向。如下图所示机器之心实测效果示例： ?
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具，能让你「所截即所得」。 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？...今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。...项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 textshot.py，在屏幕上打开一个 overlay，在你希望提取的文字区域画一个矩形。...而 Tesseract 和 OpenCV 的 EAST 检测器是一个很棒的组合，感兴趣的读者可参考机器之心报道。...目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测，在识别时会自动判断文本方向。
OpenCV 中用一系列二维顶点表示一个轮廓 函数 cv2.findContours() 从二维图像中计算轮廓。...它处理的图像可以是从 cv2.Canny() 函数得到的有边缘像素的图像，或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像，这时边缘是正负区域之间的边界...图中有五块颜色区域（分别标记为A,B,C,D,E), 每块区域的外部边界和内部边界都各自组成轮廓。因此共有9条轮廓。每条轮廓都由一组输出列表表示（右上角图一轮廓参数）。...np.zeros_like(img) res[points[:, 1], points[:, 0]] = 255 mt.PIS(img, res) 绘制轮廓 获得一列轮廓后，一个最常用的功能是在屏幕上绘制检测到的轮廓...OpenCV中的连通区域分析算法，输入要求是一张二值（黑白）图像，输出是一张像素标记图，其中属于同一连通区域的非零像素都是同一定值。
如果您的系统使用代理服务器，请确保已正确配置代理服务器的环境变量。 具体来说，CMake 依赖于http_proxy和https_proxy环境变量。...让我们添加一个__main__块，该块实例化并运行Cameo，如下所示： if __name__=="__main__": Cameo().run() 运行该应用时，请注意，实时摄像机的提要是镜像的，而屏幕截图和截屏不是...我们将在第 3 章“使用 OpenCV 处理图像”中开始添加更多有趣的效果。 总结 到现在为止，我们应该有一个显示相机供稿，监听键盘输入并（按命令）记录屏幕截图或截屏视频的应用。...因此，附近的物体在视差图中显得更亮。...我们拍摄同一对象的两张图像，并计算出视差图，以较亮的色调显示图中更靠近相机的点。 黑色标记的区域代表差异。
-773f6935db45.png)] 在上面的屏幕截图中，您可以看到使用face_recognition包绘制检测到的 68 个和 5 个人脸标志的结果。...-9a81-e0bef60d4651.png)] 在上一个屏幕截图中，您可以看到该算法当前正在跟踪检测到的面部。...Faster R-CNN（2015）： 说明：更快的 R-CNN 是对快速 R-CNN 的修改，引入了一个区域提议网络（RPN），该网络与检测网络共享全图像卷积特征，从而实现几乎免费的区域提议。...），服务器将运行，然后，如果我们从客户端（例如我们的手机）执行GET请求，我们将获得处理后的图像，该图像可以在下一个屏幕截图中可以看到。...)] 使用 OpenCV 使用 API检测到的人脸 如上一个屏幕截图所示，已检测到所有面部。
在搜索的过程中，找到了更好的方法，使用OpenCV的函数可以识别圆。...换言之，selenium的位置尺寸单位都是px，更方便接下来的计算 因为开始按钮的位置是固定的，直接在location基础上算出来坐标点击即可 截图 selenium没有 功能，只能截展示出来的窗口，...不过有了游戏窗口的左上顶点坐标和游戏窗口的长宽，可以使用PIL从整张图片中截取出游戏窗口 因为设置显示器大小为1366x768，这个网站在游戏加载后会有一个向下滚动使得游戏窗口位于屏幕中间的操作，因为游戏窗口相对于浏览器窗口向上移动了...，所以截图出来的位置就会包含游戏窗口的下半部分和一百多像素的无关区域， 根据截图位置进行调整的数值。...我没在更大的屏幕上测试，也许不具有通用性。 获取圆坐标 下面这篇文章很棒，详细讲解了使用OpenCV识别图像中圆的坐标。
通过PIL和OpenCV来使用一些常见的图像处理技术，例如将RGB图像转换为灰度图像、旋转图像、对图像进行消噪、检测图像中的边缘以及裁剪图像中的感兴趣区域。...那么如何在屏幕上显示完整的图像？ 默认情况下，显示超大图像时图像都会被裁剪，不能被完整显示出来。...pil_image= Image.open(r'love.jpg') gray_pil=pil_image.convert('L') gray_pil.show() 使用OpenCV进行边缘检测 我们将使用...fastNlMeansDenoisingColored(image,None, h=5) cv2.imshow("Denoised Image", denoised_image) cv2.waitKey(0) 如何从图像中提取某些感兴趣的区域...裁剪图像 裁剪图像可让我们提取图像中的兴趣区域。 我们将裁剪泰姬陵的图像，从图像中删除其他细节，使图像仅保留泰姬陵。
随着信息技术的不断发展，我们可以通过自动化监控系统来检测计算机的使用情况，并在特定事件发生时触发通知。...在本文中，我们使用Python结合如pyautogui、OpenCV、smtplib等来构建一个简单但功能齐全的系统，能够完成以下任务：截取屏幕截图并保存到本地；使用摄像头拍摄图像；通过电子邮件发送通知...pyautogui：用于捕获屏幕截图。os：处理文件路径及操作系统相关任务。cv2：使用OpenCV来捕获摄像头图像。socket：用于检查网络连接状态。time：用于设置任务的时间间隔。...捕获屏幕截图和摄像头图像系统具备自动截屏和摄像头拍摄功能，分别使用pyautogui和OpenCV来实现。...它使用一个无限循环，每隔20秒检查一次网页内容，如果检测到目标条件触发（例如特定数值），则截图、拍摄并发送邮件。
也可以在 applications 视图中找到（在 Utilities 文件夹）。 ...Screenshot 模式 Screenshot 有三种主要截图模式: 截取整个屏幕 截取当前窗口 截取选定区域 截屏里面。 进行截图 在设置了模式和选项后，按下截屏程序窗口右上角的“截屏”按钮。...当你按下截图按钮后，该窗口就会隐藏, 所以它不会显示在你的屏幕截图中。 如果使用“截取选定区域”模式，按下“截屏”按钮后，你的鼠标指针将会变成十字光标型指针。...只需单击并拖动选择截图区域即可。 保存截图 截取后，截屏程序会显示一个保存对话框。
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