1.先采集摄像头视频,对每一帧图像进行处理。
(这部分在主函数里面)2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换,这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割,分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理,在进行凹包凸包分析,计算各个分离出来的区块的面积,删除掉面积太小的区块,在计算轮廓的深度,取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47 32.63MB OpenCV  手势识别 数字识别
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1、将图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间;
2、根据饱和度和色度信息缩小检测范围;
2、根据某颜色在h通道的取值范围对图像进行颜色分割
2023/8/6 19:40:57 25KB Halcon实例
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这段代码是通过把图片转为hsv颜色空间进行颜色提取可以改变lower_red和upper_red的第一个参数来改变要提取的颜色
2023/7/6 0:25:02 501B Pythonopencv 提取红色区域
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡