要访问图像中的单个像素值，我们可以使用与 NumPy 数组索引相同的索引方法。我们可以使用切片来访问一系列像素值。要修改像素值，我们使用简单的 Python 赋值运算符（“=”）。访问和修改图像中像素值的步骤如下：导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已安装它。使用 cv2.imread() 读取输入 RGB 图像。使用此方法读取的 RGB 图像……阅读更多

彩色图像由三个颜色通道组成：红色、绿色和蓝色。可以使用 cv2.split() 函数分割这些颜色通道。让我们看看将图像分割成不同颜色通道的步骤：导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已安装它。使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。使用图像类型（即 png 或 jpg）指定图像的完整路径。对输入图像 img 应用 cv2.split() 函数。它将蓝色、绿色和红色通道像素值作为 NumPy 数组返回。分配……阅读更多

我们可以使用 cv2.sqrBoxFilter() 对图像执行 SQRBox 滤波器操作。它计算与滤波器重叠的像素值的归一化平方和。我们对这种方法使用以下语法：cv2.sqrBoxFilter(img, ddepth, ksize, borderType)，其中，img 是输入图像，ddepth 是输出图像深度，ksize 是内核大小，borderType 是用于外推图像外部像素的边界模式。执行 SQRBox 滤波器操作的步骤如下：导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保……阅读更多

OpenCV 提供了 cv2.copyMakeBorder() 函数来向图像添加边框。要向图像添加边框，您可以按照以下步骤操作：第一步是导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已安装它。下一步是使用 cv2.imread() 函数读取输入图像。使用图像类型（.jpg 或 .png）指定完整的图像路径。为 cv2.copyMakeBorder() 函数指定不同的参数。要指定的不同参数是 src、dst、top、bottom、left、right、borderType 和 value。调用……阅读更多

要查找并绘制输入图像中物体的极值点，我们可以按照以下步骤操作：第一步是导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已安装它。下一步是使用 cv2.imread() 函数读取输入图像。使用图像类型（.jpg 或 .png）指定完整的图像路径。将输入图像转换为灰度图像。对灰度图像应用阈值处理以创建二值图像。调整第二个参数以获得更好的轮廓……阅读更多

有不同类型的鼠标事件，例如左键或右键单击、鼠标移动、左键双击等。OpenCV 为我们提供了不同类型的鼠标事件，例如 cv2.EVENT_LBUTTONDOWN 用于鼠标左键按下，cv2.EVENT_RBUTTONDOWN 用于右键按下，cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK 用于左键双击等等。鼠标事件返回鼠标事件的坐标 (x, y)。要在事件发生时执行操作，我们定义一个鼠标回调函数。我们使用鼠标事件在图像上绘制圆圈。绘制使用鼠标事件的圆圈的步骤如下……阅读更多

在本教程中，我们将使用 Python 编程实现回归分析和最佳拟合线。引言回归分析是最基本的预测分析形式。在统计学中，线性回归是模拟标量值和一个或多个解释变量之间关系的方法。在机器学习中，线性回归是一种监督算法。这种算法根据自变量预测目标值。更多关于线性回归和回归分析在 线性回归/分析中，目标是一个真实或连续的值，例如工资、BMI 等。它通常用于预测……阅读更多

在本教程中，我们将学习如何在 Python 编程中将数据集分割成训练集和测试集。引言在创建机器学习和深度学习模型时，我们可能会遇到需要对同一个数据集进行训练和评估的情况。在这种情况下，我们可能希望将数据集分成不同的组或集合，并将每个集合用于一项任务或特定流程（例如训练）。在这种情况下，我们可能会使用训练/测试集。训练集和测试集的必要性这是……阅读更多

在本教程中，我们将学习如何在 Python 中创建用于分类的模拟数据。引言模拟数据可以定义为任何不代表真实现象但使用参数和约束人工生成的任何数据。我们何时以及为何需要模拟数据？有时，在对机器学习或深度学习中的特定算法进行原型设计时，我们通常会面临缺乏对我们有用的良好真实世界数据的情况。有时，对于给定的任务，没有此类数据可用。在这种情况下，我们可能需要人工生成的数据。此数据也可以来自实验室……阅读更多

MediaPipe 是一个跨平台的开源机器学习框架，用于创建复杂且多模式的应用机器学习管道。它可以用来创建尖端的机器学习模型，例如面部识别、多手跟踪、物体检测和跟踪等等应用。MediaPipe 只充当管理任何平台上运行的系统的模型实现的中介，允许开发者专注于实验模型而不是系统。本文将介绍如何使用 MediaPipe holistic 来估计全身姿势。该模型将识别我们身体的所有面部标志、手和位置。安装和导入库……阅读更多