【代码】python在文件中所有图片的路径。

针对工程需求精度不够，目前只能识别率为86%左右。用tesseract的深度学习可能会好一点，没搞懂怎么用？单张图片import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pytesseractimport ospytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Fil

step的打开各部件是分开的，没有装配在一起，打开看单个零件时，我们会发现其各零件是有装配的定位关系的。新建一个装配环境，点出具有定位的零件功能，然后将所有的step文件都全选。

qt

找到圆点标定板所有点后通过距离找四个角点，并将标定后每像素代表的长度值保存在xml文件中# coding:utf-8import mathimport cv2import numpy as npimport xml.etree.ElementTree as ETimport matplotlib.pyplot as pltglobal DPIDPI =0.0024832740185def main

http://playground.tensorflow.org/#activation=relu&regularization=L1&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.3&regularizationRate=0.1&noise=0&net

会把原图片的名子都修改了。

索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。图像处理中认为，灰度值变化剧烈的地方就是边缘。那么如何判断灰度值变化？如何度量“剧烈”？sobel算

opencv

1 按 “C/ c”后图片会保存在根目录的pic文件夹中，首先好新建 pic文件夹。#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <Windows.h>#include<string>#include<vector>using namespace cv...