因此，由于我对编程还比较陌生，所以我需要一些帮助来解决这个问题。我在Windows计算机上使用SimpleCV和Python2.7。我想要做的是获得一个(自写的)程序来告诉我沿着预设线的像素值，这里最重要的是每个像素的颜色。我真的不知道从哪里开始，因为我只找到了要求提供单个像素值的示例。可能还需要知道的重要一点是，我不想用图片来做这件事，而是用网络摄像头制作的实时视频，预设线将是我将用网络摄像头跟踪的对象的半径.总结一下:我想用我的网络摄像头跟踪一个对象，并且需要一个程序来告诉我沿被跟踪半径线的每个像素的颜色(以数字表示，例如“255”代表白色)对象。这是我目前用于对象跟踪的预写代码:
在安装git+github 网页时出现如下错误：ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus128:gitclone-qhttps://github.com/Z-Zheng/SimpleCV.git'C:\Users\LPR\AppData\Local\Temp\pip-req-build-2f5vq7ho'Checkthelogsforfullcommandoutput.解决办法：将 https://github.com/Z-Zheng/SimpleCV.git改为http://github.com/Z-Zheng/SimpleCV.git即将https改为ht
我需要一个uEye摄像头在Windows上使用python来拍照和在直播中操作。由于uEye相机是广泛使用的工业相机，我本以为对此有一个标准的解决方案；但是，我找不到任何东西。该解决方案需要在WindowsXP或Windows7上的python2.7下运行。如果有人在Windows上的python中成功使用过uEye相机，请分享他在这个问题上的知识，或者至少为我指明正确的方向，我将不胜感激。我还觉得确实需要找到一个通用的解决方案，因为可以肯定的是，我不是唯一有此要求的人。到目前为止我已经尝试过(a)pyueye有一个pythondriveravailable它在Linux下工作，并且-
我在网上寻找一种方法来获取OpenCV2.3.1a特征提取/描述符绑定(bind)，以吐出任何风格的图像特征/描述符(STAR/SURF/ORB/SIFT/FAST)。我很清楚OpenCV有一个名为“goodFeaturesToTrack”的方法。这对我没有帮助，因为没有特征描述符(这是我真正需要的)。我已经按照此处列出的文档进行操作:http://opencv.itseez.com/modules/features2d/doc/feature_detection_and_description.html似乎没有任何效果。我已经尝试了所有的描述符/特征。我试过使用单channel和多c
在尝试“简化”安装用于Windows的SimpleCV框架superpack失败后。我现在正在完成手动安装指南(我对此很满意，因为我可以更好地控制安装，并且可能最终了解如何在Windows中正确安装Python包!)我不是盲目地遵循指南，而是试图理解每个步骤，所以我对此感到困惑..easy_installpyreadlineeasy_installPILeasy_installcythoneasy_installpippipinstallipythonpipinstallhttps://github.com/ingenuitas/SimpleCV/zipball/1.3为什么不尽快安装
我正在尝试使用MediaFlowTracker根据区域跟踪我的手，但边界框在一段时间后不断增加。它在前10秒左右正常工作。这是一个代码片段:defmain():display=SimpleCV.Display()cam=Kinect()ts=[]bb=Noneimg=cam.getDepth().flipHorizontal()whiledisplay.isNotDone():depth=cam.getDepth().flipHorizontal()filtered=depth.stretch(0,180).binarize().dilate(1)ifbbisNone:blobs=fi
谁能描述我如何在python中使用opencv或simplecv实现SWT？ 最佳答案 好的，就这样吧:底部有代码下载链接的实现细节链接:SWT为了完整起见，还提到SWT或StrokeWidthTransform是Epshtein和其他人在2010年设计的，并且已证明是迄今为止最成功的文本检测方法之一。它不使用机器学习或复杂的测试。基本上在对输入图像进行Canny边缘检测之后，它会计算构成图像中对象的每个笔划的粗细。由于文本的笔画粗细一致，这可能是一种强大的识别功能。链接中给出的实现是使用C++、OpenCV和Boost在计算SWT
谁能描述我如何在python中使用opencv或simplecv实现SWT？ 最佳答案 好的，就这样吧:底部有代码下载链接的实现细节链接:SWT为了完整起见，还提到SWT或StrokeWidthTransform是Epshtein和其他人在2010年设计的，并且已证明是迄今为止最成功的文本检测方法之一。它不使用机器学习或复杂的测试。基本上在对输入图像进行Canny边缘检测之后，它会计算构成图像中对象的每个笔划的粗细。由于文本的笔画粗细一致，这可能是一种强大的识别功能。链接中给出的实现是使用C++、OpenCV和Boost在计算SWT
