Python Muster erkennen

Könnten Sie das gleiche tun, aber auch durch Das skewing schleifen, um die Objekterkennung in dreidimensionalen Bildern zu ermöglichen? Die Pi-Kamera erkennt in zufälligen Zeitintervallen, ob sich die Schildkröte von der vorherigen bewegt hat, macht einen Schnappschuss und übersetzt ihre tatsächliche Position mit einem nummerierten Netz in eine Lottoziffer, bis die gesamte Ziehung abgeschlossen ist. Das Ding funktioniert gut, wenn ich so etwas wie einen weißen Punkt auf meiner Schale gemalt /befestigt erkennen. Zahlen werden korrekt ausgewählt und getwittert. Sehen Sie sich diesen Tweet an: Wenn null oder mehr Zeichen am Anfang der Zeichenfolge mit dem Muster des regulären Ausdrucks übereinstimmen, geben Sie ein entsprechendes Übereinstimmungsobjekt zurück. Keine zurückgeben, wenn die Zeichenfolge nicht mit dem Muster übereinstimmt. Beachten Sie, dass sich dies von einer Übereinstimmung mit einer Länge von Null unterscheidet. Teilen Sie schließlich jeden Eintrag in eine Liste mit Vorname, Nachname, Telefonnummer und Adresse auf. Wir verwenden den maxsplit-Parameter von split(), da die Adresse Leerzeichen hat, unser Aufteilungsmuster: Unsere Methode zur Multi-Scale-Vorlagenabgleich funktioniert gut, wenn wir uns nur mit Übersetzung und Skalierung befassen; Diese Methode ist jedoch bei Rotation und nicht-affinen Transformationen nicht so robust. Wenn unsere Vorlage oder unser Eingabebild diese Arten von Transformationen aufweist, sollten wir die Keypoint-Erkennung, lokale invariante Deskriptoren und keypoint-Abgleich besser anwenden. Diese Serie wird nicht damit enden, dass Sie irgendeine Art von Get-Rich-Quick-Algorithmus haben.

Es gibt ein paar bekannte Bugs mit diesem Programm, und die Chancen, dass Sie in der Lage, Trades schnell genug mit diesen Tick-Daten auszuführen, ist unwahrscheinlich, es sei denn, Sie sind eine Bank. Das Ziel hier ist es, Ihnen zu zeigen, wie einfach und grundlegende Mustererkennung ist. Solange Sie über grundlegende Python-Programmierkenntnisse verfügen, sollten Sie in der Lage sein, mitzulesen. Ich hatte den Python-Code in C++ für einige Arbeiten umgeschrieben, die ich tat, und ich dachte, ihn zu teilen, damit jeder davon profitieren kann. Geben Sie alle nicht überlappenden Übereinstimmungen des Musters in der Zeichenfolge als Liste von Zeichenfolgen zurück. Die Zeichenfolge wird von links nach rechts gescannt, und Übereinstimmungen werden in der gefundenen Reihenfolge zurückgegeben. Wenn eine oder mehrere Gruppen im Muster vorhanden sind, geben Sie eine Liste von Gruppen zurück. Dies ist eine Liste von Tupeln, wenn das Muster mehr als eine Gruppe hat. Leere Übereinstimmungen sind im Ergebnis enthalten. Suchen Sie durch Zeichenfolgen nach der ersten Position, an der das Muster des regulären Ausdrucks eine Übereinstimmung erzeugt, und geben Sie ein entsprechendes Übereinstimmungsobjekt zurück. Keine zurückgeben, wenn keine Position in der Zeichenfolge mit dem Muster übereinstimmt. Beachten Sie, dass dies sich von der Suche nach einer Übereinstimmung mit null Länge an einem bestimmten Punkt in der Zeichenfolge unterscheidet.

Die Musterregeln für glob sind keine regulären Ausdrücke. Stattdessen folgen sie den standardmäßigen Unix-Pfaderweiterungsregeln. Es gibt nur wenige Sonderzeichen: zwei verschiedene Wildcards und Zeichenbereiche werden unterstützt. Die Musterregeln werden auf Segmente des Dateinamens angewendet (Stopp am Pfadtrennzeichen, /). Pfade im Muster können relativ oder absolut sein. Shell-Variablennamen und Tilde werden nicht erweitert. wie man dies mit Echtzeit zu erkennen, möchte ich mit Web-Kamera zu erkennen. Was sind die Änderungen, die ich gehen kann?? 1. Nehmen Sie die Ergebnisvariable, die von cv2.matchTemplate 2 ausgegeben wird. Schwellenwerte, um (x, y)-Koordinaten zu finden, die ein Vertrauen haben, das größer ist als N (Sie müssten N manuell definieren).