在图像中我们有6个图形的轮廓，我们使用代码来计算和查找轮廓。查找前景对象的轮廓(即轮廓)，使用阈值化处理后的图像：cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = imutils.grab_contours(cnts)output = image.copy()在轮廓上循环，

作者提出因为骨骼数据中的关节和骨骼信息对动作识别任务都有很大的帮助，所以研究出一种利用关节和骨骼之间的关系即人体骨头的方向和长度还有与关节点坐标信息的互补来完成一个动作识别的任务非常具有优势。作者首次将骨骼数据表示为一种有向无环图。在骨骼中引入方向进一步挖掘出骨骼，关节与动作识别之间的关系。并且还设计了一个相对应的有向图卷积网络。因为数据集是原始骨架数据是一系列帧，每个帧都包含一组关节坐标。给定骨

input_dim:输入数据层大小：3-3层-彩色图像。32：矩阵高。32：矩阵宽num_filters：卷积核的数量。filter_size:卷积核大小-7的意思就是7*7大小的计算的卷积核。hidden_dim:隐藏层即全连接层的（神经元）的个数。num_classes；需要分类数。weight_scale:初始化参数的数据量，1e-3即10的负3次方数量级。reg...

侵蚀和膨胀通常用于减少二进制图像中的噪声。为了减小前景对象的大小，我们可以通过多次迭代来侵蚀掉像素：mask = thresh.copy()mask = cv2.erode(mask, None, iterations=5)cv2.imshow("Eroded", mask)cv2.waitKey(0)同样，我们可以在蒙版中前景区域。要扩大区域，同样地，膨胀会增加地面物体的大小：mask = th

如标题

边缘检测可用于查找图像中对象的边界，对于分割目的非常有效。让我们执行边缘检测以查看该过程如何工作：应用边缘检测，我们可以在其中找到对象的轮廓：执行命令：python3 tuxiang.py -i jp.pngedged = cv2.Canny(gray, 30, 150)cv2.imshow("Edged", edged)cv2.waitKey(0)...

加载输入图像(它的路径是通过命令行提供的)参数)，并将图像显示到屏幕上：image = cv2.imread(args["image"])cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)将图像转换为灰度：gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow("Gray", gray)cv2.waitKey(

这个问题差点搞崩溃了，解决办法：问题描述：import cv2 报错提示未安装此包。解决措施：　　1、cmd框中输入pip install cv2,若安装成功，则恭喜你一次性成功，如提示“无法找到与你当前版本的匹配”则尝试第2种方法。　　2、手动下载cv2包，解压后将cv2.pyd放到site_packages的目录下，下载地址：https://pypi.python.org/py...

试过了很多方法，包括更改opencv的版本，但是最后只要shutdown jupyter notebook的.ipynb文件并且重启就可以了，无语////

解决办法如下A、出现这个提示的原因是安装后的Nvidia显卡目录C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI不存在，造成的。B、搜索文件Nvidia-SMI.exe,找到这个文件的目录，我的电脑在C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nvlti.inf_amd64_83a389b28f4c421e目录下，