# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
""" 並通過滑塊調節hsv閾值，實時顯示
)# 根據路徑讀取一張
cv2.imshow(
"bgr"
, image)
# 顯示
hsv_low = np.array([0
,0,0
])hsv_high = np.array([0
,0,0
])# 下面幾個函式，寫得有點冗餘
defh_low
(value)
: hsv_low[0]
= value
defh_high
(value)
: hsv_high[0]
= value
defs_low
(value)
: hsv_low[1]
= value
defs_high
(value)
: hsv_high[1]
= value
defv_low
(value)
: hsv_low[2]
= value
defv_high
(value)
: hsv_high[2]
= value
cv2.namedwindow(
'image'
,cv2.window_autosize)
cv2.createtrackbar(
'h low'
,'image',0
,179
, h_low)
cv2.createtrackbar(
'h high'
,'image',0
,179
, h_high)
cv2.createtrackbar(
's low'
,'image',0
,255
, s_low)
cv2.createtrackbar(
's high'
,'image',0
,255
, s_high)
cv2.createtrackbar(
'v low'
,'image',0
,255
, v_low)
cv2.createtrackbar(
'v high'
,'image',0
,255
, v_high)
while
true
: dst = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2hsv)
# bgr轉hsv
dst = cv2.inrange(dst, hsv_low, hsv_high)
# 通過hsv的高低閾值，提取影象部分區域
cv2.imshow(
'dst'
, dst)
if cv2.waitkey(1)
&0xff
==ord
('q'):
break
cv2.destroyallwindows(
)
Python 資料視覺化
資料視覺化指的是通過視覺化表示來探索資料，它與資料探勘緊緊相關，而資料探勘指的是使用 來探索資料集的規律和關聯。資料集可以是用一行 就能表示的小型數字列表，也可以是數以吉位元組的資料。漂亮地呈現資料關乎的並非僅僅是漂亮的。以引人注目的簡潔方式呈現資料，讓人能夠明白其含義，發現資料集中原本未意識到的規...
python 視覺化庫
在做titanic分析的過程中，看了一些大神的想法，發現在分析資料的過程中，許多大神會使用到seaborn，plotly這些庫，而我等小白僅僅知道matplotlib這個唯一的資料視覺化庫而已。上網查詢資料後整理如下 資料視覺化庫可以根據其應用場景來分為以下幾類 基礎的2d,3d圖繪製庫，互動資訊視...
視覺化大屏製作過程 資料視覺化大屏製作的注意事項？
大資料視覺化是以大屏為主要載體的資料視覺化展現。大屏資料視覺化最大的特點就在於讓使用者最直觀地感受複雜的資料，並且通過各種影象 圖形來有效地表達出想要的效果。大屏資料視覺化是以大資料的發展為前提的，而資料視覺化技術又反過來作用於大資料的發展。在一些大型企業中，大多數企業都會選擇大螢幕資料視覺化作為宣...