cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana cara menggunakan OpenCV-Python untuk mengenal pasti papan kekunci dengan tepat dalam gambar dan mencari koordinat setiap kunci?

Gunakan OpenCV-Python untuk mengenal pasti papan kekunci dengan tepat dalam gambar dan cari koordinat utama

Bagaimana cara menggunakan OpenCV-Python untuk mengenal pasti papan kekunci dengan tepat dalam gambar dan mencari koordinat setiap kunci?

Artikel ini meneroka cara menggunakan perpustakaan OpenCV-Python untuk mengenal pasti papan kekunci dari gambar yang diambil oleh kamera dan untuk mendapatkan koordinat setiap kunci tepat. Ini adalah tugas yang mencabar yang memerlukan gabungan teknik pemprosesan imej berganda.

Kaedah kedudukan tangkapan skrin kunci yang mudah adalah tidak cekap, terutamanya apabila terdapat terlalu banyak kunci atau bentuk yang tidak teratur. Pendekatan yang lebih cekap memerlukan langkah yang lebih kompleks:

1. Preprocessing imej: Pertama, pra -proses imej, seperti skala kelabu, binarization dan pengurangan bunyi, untuk mengurangkan bunyi dan gangguan dan meningkatkan ketepatan pemprosesan berikutnya.

2. Pengesanan Kontur: Gunakan fungsi pengesanan kontur OpenCV (seperti cv2.findContours ) untuk mengenal pasti kontur utama papan kekunci. Ini memerlukan segmentasi ambang yang sesuai untuk memastikan pengenalpastian profil utama yang tepat.

3. Padanan Bentuk (Pilihan): Kerana bentuk utama agak biasa, anda boleh mempertimbangkan menggunakan algoritma yang sepadan dengan bentuk (seperti HU Moment) untuk membantu mengenal pasti kunci. Ini dapat meningkatkan ketepatan pengiktirafan dalam konteks kompleks.

4. Penyelarasan Pengekstrakan: Akhirnya, ekstrak koordinat kotak sempadan setiap garis besar utama untuk mendapatkan maklumat kedudukan setiap kunci.

Harus diingat bahawa pengesanan kontur yang mudah mungkin tidak dapat mengatasi latar belakang dan keadaan pencahayaan yang kompleks. Untuk mendapatkan ketepatan dan kecekapan yang lebih tinggi, mungkin perlu menyesuaikan kaedah pra -proses imej dan kaedah pengekstrakan ciri mengikut keadaan sebenar. Untuk senario yang lebih kompleks, memandangkan menggunakan teknik yang lebih maju seperti model pengesanan objek pembelajaran mendalam mungkin berfungsi dengan lebih baik. Penyelesaian yang mantap memerlukan reka bentuk algoritma yang teliti dan pelarasan parameter.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan OpenCV-Python untuk mengenal pasti papan kekunci dengan tepat dalam gambar dan mencari koordinat setiap kunci?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
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
Bagaimana anda memotong array python?Bagaimana anda memotong array python?May 01, 2025 am 12:18 AM

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

Di bawah keadaan apa yang mungkin senarai lebih baik daripada tatasusunan?Di bawah keadaan apa yang mungkin senarai lebih baik daripada tatasusunan?May 01, 2025 am 12:06 AM

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

Bagaimana anda boleh menukar array python ke senarai python?Bagaimana anda boleh menukar array python ke senarai python?May 01, 2025 am 12:05 AM

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.

Apakah tujuan menggunakan tatasusunan apabila senarai ada di Python?Apakah tujuan menggunakan tatasusunan apabila senarai ada di Python?May 01, 2025 am 12:04 AM

ChoosearraysoverListSinpythonforbetterperformanceandMemoryeficiencySpecificscenarios.1) largenumericaldatasets: arraysreducememoryusage.2) Prestasi-CRITICALICALLY:

Terangkan bagaimana untuk melangkah melalui unsur -unsur senarai dan array.Terangkan bagaimana untuk melangkah melalui unsur -unsur senarai dan array.May 01, 2025 am 12:01 AM

Di Python, anda boleh menggunakan gelung, menghitung dan menyenaraikan pemantauan ke senarai melintasi; Di Java, anda boleh menggunakan tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung untuk melintasi tatasusunan. 1. Kaedah Traversal Senarai Python termasuk: untuk gelung, penghitungan dan pemahaman senarai. 2. Java Array Traversal Kaedah termasuk: tradisional untuk gelung dan dipertingkatkan untuk gelung.

Apakah penyataan suis python?Apakah penyataan suis python?Apr 30, 2025 pm 02:08 PM

Artikel ini membincangkan pernyataan baru "Match" Python yang diperkenalkan dalam versi 3.10, yang berfungsi sebagai setara dengan menukar pernyataan dalam bahasa lain. Ia meningkatkan kebolehbacaan kod dan menawarkan manfaat prestasi ke atas tradisional if-elif-el

Apakah kumpulan pengecualian dalam Python?Apakah kumpulan pengecualian dalam Python?Apr 30, 2025 pm 02:07 PM

Kumpulan Pengecualian dalam Python 3.11 Membenarkan mengendalikan pelbagai pengecualian secara serentak, meningkatkan pengurusan ralat dalam senario serentak dan operasi kompleks.

Apakah anotasi fungsi dalam python?Apakah anotasi fungsi dalam python?Apr 30, 2025 pm 02:06 PM

Fungsi anotasi dalam python Tambah metadata ke fungsi untuk pemeriksaan jenis, dokumentasi, dan sokongan IDE. Mereka meningkatkan kebolehbacaan kod, penyelenggaraan, dan penting dalam pembangunan API, sains data, dan penciptaan perpustakaan.

See all articles

Alat AI Hot

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.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

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

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)