Python 计算机视觉 OpenCV 教学示例项目启动和配置教程
2025-05-20 12:25:41作者:齐冠琰
1. 项目目录结构及介绍
本项目包含了使用 Python 和 OpenCV 进行计算机视觉教学的各种示例。以下是项目的目录结构及其介绍:
python-examples-cv/
├── .github/ # 存放 GitHub 工作流程文件
│ └── workflows/
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── DoG.py # 使用 Difference of Gaussian 算法的示例
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── calibrate_camera.py # 摄像机标定示例
├── camera_stream.py # 摄像机流处理类
├── canny.py # Canny 边缘检测示例
├── chromaticity_lightness.py # 色彩和亮度处理示例
├── cnn_ssd_detection.py # 基于卷积神经网络的目标检测示例
├── contour_edges.py # 边缘轮廓检测示例
├── cycleimages.py # 图像循环显示示例
├── download-models.sh # 下载 CNN 模型文件的脚本
├── eigenfaces.py # 特征脸识别示例
├── faster-rcnn.py # Faster R-CNN 目标检测示例
├── fcn_segmentation.py # 全卷积网络分割示例
├── gaussian.py # 高斯模糊示例
├── generic_interface.py # 通用接口类
├── gradient_orientation.py # 梯度方向处理示例
├── haar_cascade_detection.py # Haar 级联分类器目标检测示例
├── harris.py # Harris 角点检测示例
├── hog.py # HOG 描述符示例
├── houghlines.py # Hough 变换线检测示例
├── kalman_tracking_live.py # 卡尔曼滤波实时跟踪示例
├── lbp_cascade_detection.py # LBP 级联分类器目标检测示例
├── mask-rcnn.py # Mask R-CNN 目标检测与分割示例
├── mog-background-subtraction.py # 混合高斯背景减除示例
├── openpose.py # OpenPose 人姿态估计示例
├── opticflow.py # 光流运动估计示例
├── pyramid.py # 金字塔图像处理示例
├── selective_search.py # 选择性搜索示例
├── sift_detection.py # SIFT 特征检测示例
├── sobel.py # Sobel 算子边缘检测示例
├── squeezenet.py # SqueezeNet 网络示例
├── stereo_sgbm.py # SGBM 立体视觉示例
├── test_all.sh # 测试所有示例的脚本
├── yolo.py # YOLO 目标检测示例
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过各个 Python 脚本文件来执行。例如,要运行 DoG.py
示例,可以在命令行中执行以下命令:
python3 DoG.py
如果需要指定视频文件作为输入,可以在命令行中输入:
python3 DoG.py video_file
每个示例脚本通常都有相应的帮助信息,可以通过 -h
参数来查看。例如:
python3 generic_interface.py -h
3. 项目的配置文件介绍
本项目中的配置主要是通过代码中的参数设置来实现的。在大多数情况下,用户可以通过修改 Python 脚本中的参数来改变程序的行为。例如,generic_interface.py
脚本支持以下参数:
-c CAMERA_TO_USE
或--camera_to_use CAMERA_TO_USE
:指定要使用的摄像机。-r RESCALE
或--rescale RESCALE
:指定图像缩放因子。
如果有需要下载的模型文件,可以通过执行 download-models.sh
脚本来下载相应的模型。在执行之前,请确保你有相应的权限来执行脚本。
以上就是开源项目 python-examples-cv
的启动和配置教程。在开始之前,请确保你的系统中已安装了 Python 和 OpenCV 库。
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