


Comment utiliser OpenCV-Python pour identifier avec précision le clavier dans l'image et localiser les coordonnées de chaque clé?
Utilisez OpenCV-Python pour identifier avec précision le clavier dans l'image et localiser les coordonnées de clé
Cet article explore comment utiliser la bibliothèque OpenCV-Python pour identifier le clavier à partir des photos prises par l'appareil photo et pour obtenir les coordonnées de chaque clé exactement. Il s'agit d'une tâche difficile qui nécessite la combinaison de plusieurs techniques de traitement d'image.
La méthode simple de positionnement de la capture d'écran clé par clé est inefficace, surtout lorsqu'il y a trop de clés ou de formes irrégulières. Une approche plus efficace nécessite des étapes plus complexes:
1. Prétraitement d'image: Premièrement, prétraitez l'image, telle que les niveaux de gris, la binarisation et la réduction du bruit, pour réduire le bruit et les interférences et améliorer la précision du traitement ultérieur.
2. Détection du contour: utilisez la fonction de détection de contour d'OpenCV (telle que cv2.findContours
) pour identifier les contours des clés du clavier. Cela nécessite une segmentation de seuil appropriée pour assurer une identification précise des profils clés.
3. Correspondance de forme (facultative): Parce que la forme de la clé est relativement régulière, vous pouvez envisager d'utiliser un algorithme de correspondance de forme (comme le moment HU) pour aider à identifier la clé. Cela peut améliorer la précision de reconnaissance dans des contextes complexes.
4. Extraction des coordonnées: Enfin, extraire les coordonnées de la boîte de délimitation de chaque contour de clé pour obtenir les informations de position de chaque clé.
Il convient de noter qu'une simple détection de contour peut ne pas faire face à des conditions complexes d'arrière-plan et d'éclairage. Afin d'obtenir une précision et une efficacité plus élevées, il peut être nécessaire d'ajuster la méthode de prétraitement de l'image et la méthode d'extraction des caractéristiques en fonction des conditions réelles. Pour des scénarios plus complexes, la considération d'utiliser des techniques plus avancées telles que les modèles de détection d'objets en profondeur peut fonctionner mieux. Une solution robuste nécessite une conception d'algorithmes et un réglage des paramètres soigneux.
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Pour créer un environnement virtuel Python, vous pouvez utiliser le module VENV. Les étapes sont: 1. Entrez le répertoire de projet pour exécuter l'environnement Python-Mvenvenv pour créer l'environnement; 2. Utilisez SourceEnv / Bin / Activer sur Mac / Linux et Env \ Scripts \ Activate sur Windows; 3. Utilisez le package d'installation PiPinstall, PipFreeze> exigence.txt pour exporter les dépendances; 4. Veillez à éviter de soumettre l'environnement virtuel à GIT et confirmez qu'il est dans le bon environnement pendant l'installation. Les environnements virtuels peuvent isoler les dépendances du projet pour prévenir les conflits, en particulier adaptés au développement multi-projets, et les éditeurs tels que PyCharm ou VScode sont également

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont sûres et efficaces.

Utilisez le multiprocessement.queue pour transmettre des données en toute sécurité entre plusieurs processus, adaptés aux scénarios de plusieurs producteurs et consommateurs; 2. Utilisez le multiprocessement.Pipe pour atteindre une communication bidirectionnelle à grande vitesse entre deux processus, mais uniquement pour les connexions à deux points; 3. Utilisez la valeur et le tableau pour stocker des types de données simples dans la mémoire partagée et doivent être utilisés avec le verrouillage pour éviter les conditions de concurrence; 4. Utiliser Manager pour partager des structures de données complexes telles que les listes et les dictionnaires, qui sont très flexibles mais ont de faibles performances, et conviennent aux scénarios avec des états partagés complexes; Les méthodes appropriées doivent être sélectionnées en fonction de la taille des données, des exigences de performance et de la complexité. La file d'attente et le gestionnaire conviennent le plus aux débutants.

Utilisez Boto3 pour télécharger des fichiers sur S3 pour installer d'abord Boto3 et configurer les informations d'identification AWS; 2. Créez un client via boto3.client ('s3') et appelez la méthode upload_file () pour télécharger des fichiers locaux; 3. Vous pouvez spécifier S3_KEY comme chemin cible et utiliser le nom de fichier local s'il n'est pas spécifié; 4. Des exceptions telles que FileLoTFoundError, NocRedentialSerror et ClientError doivent être gérées; 5. ACL, ContentType, StorageClass et Metadata peuvent être définis via le paramètre ExtraCargs; 6. Pour les données de mémoire, vous pouvez utiliser ByTesio pour créer des mots

Pythonlistscani implémentation make ajout () Penouspop () popoperations.1.USEAPPEND () Two -celief StoteTopofThestack.2.USEP OP () ToreMoveanDreturnTeTop élément, assurant à cocheterthestackisNotEmptoavoidIndexerror.3

Utilisez la bibliothèque Pythonschedule pour implémenter facilement les tâches de synchronisation. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinStallSchedule, puis importez les modules de planification et de temps, définissez les fonctions qui doivent être exécutées régulièrement, puis utilisez la calendrier.every () pour définir l'intervalle de temps et lier la fonction de tâche. Enfin, appelez calendrier.run_pending () et time.sleep (1) dans une boucle de temps pour exécuter en continu la tâche; Par exemple, si vous exécutez une tâche toutes les 10 secondes, vous pouvez l'écrire comme calendrier. Chaque (10) .seconds.do (travail), qui prend en charge la planification par quelques minutes, heures, jours, semaines, etc., et vous pouvez également spécifier des tâches spécifiques.

Assurez-vous quepythonisinstalledandaddedTopathByCheCkingVersionInterminal; 2.SaveFileWith.pyExtension; 3.Usectl BtorUnviaDefaultBuildSystem; 4.CreateAcustomBuildSystemifneedEdBygingTotools> BuildSystem> newBuildSystem, en entreprenant

UsetracemalloctotrackMemoryAllocations et identifier les high-momemorylines; 2.MonitorObjectCountSwithgcandobjgraphtodetectGrowingObjectTypes; 3.inspectreferencyclesandlong-livefreencesUsingobjgraph.show_backrefscheckForonColdCyledCycles; 4.USEMMORY_PROFOF
