pythonopencv行人
Ⅰ python怎麼安裝opencv
python怎麼安裝opencv？
本文教大家在Window系統下Python如何安裝OpenCV庫。
因為有強大的pip，所以只需要兩步就可安裝OpenCV庫，步驟見下：
第一步：win+R 打開運行，輸入cmd進入命令行窗口，看到如下界面：
第二步：直接輸入pip install opencv-python，如下圖：
等待安裝……
*強調：圖片中紅線表面，pip是從這個地址下載OpenCV庫的。
下載完成。
從圖中紅線可以看到，Opencv庫已成功安裝，且這個庫的大小是23.1MB。
至此，大家可以隨便import cv2了。
以上就是小編分享的關於python怎麼安裝opencv的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！
Ⅱ opencv 的多尺度行人檢測，尺度是多少
1. hog描述子在opencv中為HOGDescriptor。
2. 可以調用該描述子setSVMDetector方法給用於對hog特徵進行分類的svm模型的系數賦值，這里的參數為HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()時表示採用系統默認的參數，因為這些參數是用很多圖片訓練而來的。
3. 對輸入圖片進行行人檢測時由於圖片的大小不一樣，所以要用到多尺度檢測。這里是用hog類的方法detectMultiScale。參數解釋如下：
HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat& img, vector<Rect>& found_locations, doublehit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)
該函數表示對輸入的圖片img進行多尺度行人檢測 img為輸入待檢測的圖片；found_locations為檢測到目標區域列表；參數3為程序內部計算為行人目標的閾值，也就是檢測到的特徵到SVM分類超平面的距離;參數4為滑動窗口每次移動的距離。它必須是塊移動的整數倍；參數5為圖像擴充的大小；參數6為比例系數，即滑動窗口每次增加的比例；參數7為組閾值，即校正系數，當一個目標被多個窗口檢測出來時，該參數此時就起了調節作用，為0時表示不起調節作用。
4. 最後對檢測出來的目標矩形框，要採用一些方法處理，比如說2個目標框嵌套著，則選擇最外面的那個框。
5. 因為hog檢測出的矩形框比實際人體框要稍微大些,所以需要對這些矩形框大小尺寸做一些調整。
Ⅲ opencv和python的區別
Python是著名的「龜叔」Guido van
Rossum在1989年聖誕節期間，為了打發無聊的聖誕節而編寫的一個編程語言，那麼opencv和python的區別是什麼呢?下面我們就來具體了解一下opencv和python
Ⅳ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別
1摘要
驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。
然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：
基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)
2關鍵詞
關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL
3免責聲明
本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。
本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。
本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。
本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。
本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。
4引言
關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：
互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普
裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。
5基本工具
要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。
主要開發環境：
python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫
准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標
- def get_feature(img): """
- 獲取指定圖片的特徵值,
- 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度
- :param img_path:
- :return:一個維度為10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。
6基本流程
一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：
7素材准備
7.1素材選擇
由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。
最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。
原始圖：
然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文
Ⅳ 人站立躺地 用python語言怎麼檢測
摘要 准備工作
Ⅵ python 怎麼實現人工智慧
一、Python是解釋語言，程序寫起來非常方便
寫程序方便對做機器學習的人很重要。 因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一發而動全身的事情，Python里通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數（矩陣）的內存、分配結果的內存、手動對BLAS介面調用gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
當然現在很多面向C/C++庫已經支持託管的內存管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的開發生態成熟，有很多有用的庫可以用
Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現（編寫和運行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態背後的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩佔領著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全局變數）。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。
三、Python效率超高
解釋語言的發展已經大大超過許多人的想像。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最後，得益於Python對C的介面，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python介面友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。
未來十年Python語言的發展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認准時機，把握機遇，Python全棧開發工程師、Python開發工程師、自動化開發工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發工程師、前端開發工程師、大數據分析和數據挖掘等熱門職位等你來選。
Ⅶ Python行人檢測
Python+OpenCV
Ⅷ 如何在Python中使用OpenCV的
0.下載安裝Opencv，當前版本為249.
1.下載Python，當前OPencv版本為249，不過其支持的最新版本的Python為2.7，所以可以下載276版本。
2.下載numpy，開始我使用了1.6，沒有通過，錯誤如圖。下載了最新的1.8.1版本。
3.將Opencv安裝目錄下opencvuildpython2.7x86中的cv2.pyd復制到python安裝目錄Libsite-packages下。
4.找到opencv源文件內的draw.py運行。
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