舞动的灵魂
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获取视频

1、cv2.VideoCapture()

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cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

用于获取视频。其中，camera_idx是o，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频。

2、cv2.namedWindow()

1
cv2.namedWindow(window_name)

为窗口命名。参数为窗口标题，字符串。

3、cap.read()

1
ret, frame = cap.read()

读取一帧的数据。第一个返回值是布尔类型，判断是否读取到图片，第二个返回值是读取到的图片。

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颜色空间转换

目标：

  • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等。

  • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体。

  • 我们将要学习的函数有：cv2.cvtColor()，cv2.inRange() 等。

1、转换颜色空间

　 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会、发现我们经常用到的也就两种：BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。

我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image ，flag)，其中 flag就是转换类型。
对于 BGR↔Gray 的转换，我们要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。
同样对于 BGR↔HSV 的转换，我们用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。
你还可以通过下面的命令得到所有可用的 flag。

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学习目标

  • 获取像素值并修改

  • 获取图像的属性

  • 图像的ROI

  • 图像通道的拆分及合并

    几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。

    获取并修改像素值

    1、首先我们需要读入一幅图像：

    1
    2
    3
    import cv2
    import numpy as np
    img=cv2.imread('C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\Camera Roll\\6.jpg')

    注：cv2.imread()：读入图片，共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片，包括cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alpha通道。

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一、Django简介

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模板T。

  1. 模型（数据存储层）：处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。
  2. 模板（表现层）：处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。
  3. 视图（业务逻辑层）：存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。

二、MVC与MTV模型

MVC(Model View Controller)：是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。

MTV: 有些WEB框架觉得MVC的字面意思很别扭，就给它改了一下。view不再是HTML相关，而是主业务逻辑了，相当于控制器。html被放在Templates中，称作模板，于是MVC就变成了MTV。这其实就是一个文字游戏，和MVC本质上是一样的，换了个名字和叫法而已，换汤不换药。

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快速入门

Selenium 库里有个叫 WebDriver 的 API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像 BeautifulSoup 或者其他 Selector 对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互 (发送文本、点击等)，以及执行其他动作来运行网络爬虫。

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一、项目创建

1、打开cmd，将路径cd到将要创建项目的文件夹，执行命令scrapy startproject 项目名。
2、新建项目下有一个spiders文件夹，将路径cd到spiders文件夹，执行命令scrapy genspider 文件名 web。
3、如果第二步的文件名为basic，则运行项目时在spiders下执行命令scrapy crawl basic。
4、在爬取的同时我们也可以把数据保存到文件中，通过如下命令即可：scrapy crawl basic -o items.json。

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