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Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

本博客,是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~!!! 还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试!!!...它可以在不使用全局变量的情况下处理trackbar事件。...小训 训练要求 我们通过鼠标绘制一些东西,然后将背景颜色的修改,作为图片刷新(清空内容)~ 代码结构 鼠标回调函数(包含包的引用) import cv2 as cv import numpy as np...到这里小练习也就结束了——既练习了鼠标事件当作画笔,也实现了轨迹(跟踪)栏的设置和读取——当作画板刷新的功能(●’◡’●) 总结 到此这篇关于Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色的文章就介绍到这了...,更多相关Python Opencv更改图像的背景颜色内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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(数据科学学习手札57)用ggplotly()美化ggplot2图像

(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly...()的神奇作用; 二、ggplotly()的使用   我们从一个简单的小例子出发: library(tidyverse) library(plotly) p <- ggplot(iris, aes(...式的交互操作,注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签,其中的内容是默认的格式,即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息,在上图中即为横纵轴对应的数据,以及在定义形状和颜色使用到的分类属性信息...在上图中我们微调了图例的位置,但是对上图使用ggplotly()后效果如下: ?   可以看到图例并没有得到改变,因此在实际应用中使用ggplotly()还需慎重考虑。   ...参考资料:https://www.r-bloggers.com/get-the-best-from-ggplotly/

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CSS 如何设置背景透明,并使用 PHP 将十六进制的颜色值转换成 RGBA 格式

我们在进行网页设计的时候,为了网页的整体美观,可能需要将网页中的某些部分设置为背景颜色透明,那么如何设置背景颜色透明呢?...使用 RGBA 设置背景透明 我们使用 CSS 设置颜色的时候,一般适用十六进制值的颜色,比如黄色就是:#ffff00。其实颜色的值还可以通过 RGBA 的方式来设置。...所以在给背景添加颜色的同时,可以通过第四个参数提供透明度特性,比如设置为 0.3 的效果: 最终透明背景的 CSS 代码为:background:rgba(255, 255, 0, 0.3)。...使用 PHP 将十六进制的颜色值转换成 RGBA 格式 但是我们在后台设置颜色的时候,一般设置成十六进制的颜色值,然后再加上一个透明度: 那么怎么转换成 RGBA 格式呢?...我写了一个函数,使用 PHP 直接将十六进制的颜色值转换成 RGBA 格式或 RGB 格式(没有传递透明度): function wpjam_hex2rgba($color, $opacity=null

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freetype的交叉编译及在嵌入式linux上的简单使用及改变字体背景颜色

FreeType库是高度模块化的程序库,虽然它是使用ANSI C开发,但是采用面向对象的思想,因此,FreeType的用户可以灵活地对它进行裁剪。...接下来测试下在嵌入式linux上的简单使用,图像显示使用linux上的fb0: 大体使用步骤: int main() { FT_Library library; FT_Face face; FT_Error...bitmap_left,var.yres - slot->bitmap_top); pen.x += 64*32; //pen.y += 64*32; } return 0; } 如何改变字体的背景呢...,clear一个区域,填充下背景色即可,或者如下图所示背景色的地方。...如何改变字体的颜色呢,关键在这里: ? 如果你的屏幕显示的图像是镜像翻转的,如何调整让显示正确呢,如下,调整下x,y坐标即可。 ?

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利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化

NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能,但更容易使用。它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。...下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。...我们按照眼睛的颜色进行分组(group=”eye”),对头发颜色人数绘制柱状图,并将类型设置为柱状图组合方式(type=”multiBarChart”),这样可以实现分组和叠加效果。...如果你已熟悉ggplot2的绘图系统,也可以针对ggplot2绘制的对象p,利用ggplotly函数实现交互效果。...END 版权声明: 转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801@163.com。

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R语言可视化——ggplot携手plotly,让你的图表灵动起来!

diamonds先做出图表,然后使用plotly函数进行动态化。...为了更加明显的看出最终的动效,这里使用随机取样,只抽取500个记录。...尽管ggplot的作者在图表背后针对默认的图表主题及背景做了深度美化,但是没有动态效果这一点儿着实让人感觉有点儿美中不足: 我所说的动态效果是指:当鼠标悬浮到任何一个数据点,立马会有弹出文本框显示该数据点的具体指标信息...但是有了plotly包的辅助,ggplot所做出来的图表立马可是实现以上所述的功能: 而所需要的函数却极其简单: ggplotly() ?...carat,price,colour=color))+geom_point()+theme_economist()+scale_colour_economist()+facet_wrap(~cut) ggplotly

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算法优化二——如何提高人脸检测正确率

人脸检测是一个非常经典的问题,但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中:   (1)误检(把非人脸的物体当作人脸)较多,非人脸图像当作人脸送入后续算法,会引起一系列不良后果。   ...接下来是一些具体的对比: (1)检测时间上对比 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 2054 2309 948 简单背景图像 912 964 326 (2)检测结果上对比...: 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 70 70 69 简单背景图像 277 283 292 二、detectMultiScale函数   选择最终的人脸分类器后,若想在这个基础上继续优化...如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框; 参数5:flags–要么使用默认值,要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,函数将会使用Canny...= faces.end(); r++) rectangle(img, cvPoint(r->x, r->y), cvPoint(r->x + r->width - 1, r->y + r

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