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1.基于Python_Opencv识别图像轮廓

# -*- coding: utf-8 -*-#!/usr/bin/env python   #指定通过python解释代码(必须放在首行，不可少)from std_msgs.msg import Int32MultiArray    #导入python的标准字符处理库import cv2 import numpy as npimport imutilsimport time import math#打开摄像头camera=cv2.VideoCapture(0)#设定红色阈值，HSV空间             boundaries = [ ( [0, 100, 100],    #lower color range              [10, 255, 255] ) ]#upper color range while True:    ret,frame = camera.read()       #判断是否成功打开摄像头    if not ret:        print 'No Camera'        break    # resize the frame, blur it, and convert it to the HSV color space    frame = imutils.resize(frame, width=640)    # 进行高斯模糊    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)    #转到HSV空间    hsv=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2HSV)     cv2.imshow("hsv", hsv)     for (lower, upper) in boundaries:        lower = np.array(lower, dtype = "uint8")         upper = np.array(upper, dtype = "uint8")             # 对图片进行二值化处理    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)    #腐蚀操作    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)    #膨胀操作，其实先腐蚀再膨胀的效果是开运算，去除噪点    mask = cv2.dilate(mask, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)), iterations=2)        #mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)    # find contours in the mask and initialize the current    # (x, y) center of the ball    #轮廓检测    cnts= cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)    if imutils.is_cv2():        cnts = cnts[0]    else:        cnts = cnts[1]        center = None   #初始化轮廓质心        #如果存在轮廓    if len(cnts)>0:        #找到面积最大的轮廓        c=max(cnts,key = cv2.contourArea)        # 外接矩形,始终水平        cnt = c        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)            # x,y=图像左上方坐标, w,h=宽和高        origin_pic = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)   # 用绿色(0, 255, 0)来画出最小的矩形框架        # 外接最小矩形        rect = cv2.minAreaRect(c)                     #rect:元组，[0]是中心坐标，[1]长宽，[2]角度        box = cv2.boxPoints(rect)        box = np.int0(box)        cv2.drawContours(frame,[box],0,(0,0,255),2)   # 用红色表示有旋转角度的矩形框架        theta = round(rect[2])        cood_x = round(rect[0][0])         cood_y = round(rect[0][1])         print"角度:%d" % theta        print"目标像素坐标:%s,%s" %rect[0]         cv2.imshow("frame", frame)         if cv2.waitKey(1) ==27 :            camera.release()             cv2.destroyAllWindows()

2.Use the OpenCV class cv::PCA to calculate the orientation of an object.

https://docs.opencv.org/3.4.3/d1/dee/tutorial_introduction_to_pca.html

3.获得RGB/HSV像素值

# -*- coding: utf-8 -*-#！/usr/bin/env python# 鼠标点击显示hsv和grb值import cv2 import numpy as npimport imutilsimport timecamera=cv2.VideoCapture(0)while True:    ret,frame = camera.read()   #ret is boolean    #判断是否成功打开摄像头    if not ret:        print 'No Camera'        break    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)    HSV=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2HSV)    #鼠标点击响应事件    def getposHsv(event,x,y,flags,param):        if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:            print("HSV is",HSV[y,x])    def getposBgr(event,x,y,flags,param):        if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:            print("Bgr is",frame[y,x])    cv2.imshow("HSV", HSV)     cv2.imshow("frame", frame)     cv2.setMouseCallback("HSV",getposHsv)    cv2.setMouseCallback("frame",getposBgr)    if cv2.waitKey(1) ==27 :        camera.release()         cv2.destroyAllWindows()

OpenCV Object Tracking

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Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式.

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 ,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 . 例如下面产生的一个序列图：:

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 ,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 .

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1. 注脚的解释

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