在Python中安装opencv
pip install opencv-python
在c++中安装opencv
git clone https://github.com/opencv/opencv.git mkdir -p build && cd build cmake ../opencv make -j4 sudo make install
CmakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.0) project(opencv_c__) find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) add_executable(opencv_c__ main.cpp) target_link_libraries(opencv_c__ ${OpenCV_LIBS})
I - 运动检测
def ex1(): cap = cv2.VideoCapture(0) object_detector = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, frame = cap.read() mask = object_detector.apply(frame) cv2.imshow('Video', mask) if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
#include <iostream> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> int main() { cv::VideoCapture cap(0); cv::Ptr<:backgroundsubtractor> object_detector = cv::createBackgroundSubtractorMOG2(); while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; cv::Mat mask; object_detector->apply(frame, mask); cv::imshow("Video", mask); if (cv::waitKey(30) == 27) { break; } } cap.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } </:backgroundsubtractor></opencv2></opencv2></opencv2></opencv2></opencv2></iostream>
II - 脸部模糊
def ex2(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) for (x, y, w, h) in faces: roi = frame[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.GaussianBlur(roi, (23, 23), 30) frame[y:y + h, x:x + w] = roi cv2.imshow("gray", gray) if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
#include <iostream> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> int main() { cv::VideoCapture cap(0); while(true) { cv::Mat frame; cap >> frame; cv::CascadeClassifier face_cascade; face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml"); std::vector<:rect> faces; face_cascade.detectMultiScale(frame, faces, 1.1, 3, 0, cv::Size(30, 30)); for(int i = 0; i <h2> III - 追踪运动 </h2> <p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/172592205430642.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="xample of computer vison technical test - Python / c++"><br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">def ex3(): cap = cv2.VideoCapture(0) object_detector = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() last_coordinates = [] while True: ret, frame = cap.read() mask = object_detector.apply(frame) contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) <pre class="brush:php;toolbar:false">#include <iostream> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> #include <opencv2> int main() { cv::VideoCapture cap(0); cv::Ptr<:backgroundsubtractor> object_detector = cv::createBackgroundSubtractorMOG2(); std::vector<:rect> last_coordinates; while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; cv::Mat mask; object_detector->apply(frame, mask); std::vector<:vector>> contours; std::vector<:vec4i> hierarchy; cv::findContours(mask, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (auto &contour : contours) { if (cv::contourArea(contour) </:vec4i></:vector></:rect></:backgroundsubtractor></opencv2></opencv2></opencv2></opencv2></opencv2></iostream>
以上是计算机视觉技术测试示例 - Python / C++的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


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