在本教程中,我们将学习如何使用 Python 编程语言运行 Selenium 测试脚本。在进一步深入本教程之前,首先我们将了解一些基本要点,这将帮助我们使用 Python 实现测试脚本。什么是 Selenium?为什么我们使用 Selenium 进行自动化测试?什么是 Python?为什么 Python 对自动化测试有用?Selenium 与 Python使用 Python 配置 Selenium在 Eclipse 中配置 PyDev

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在这个教程中,我们将学习以下主题:Openpyxl 介绍Openpyxl 工作流程Openpyxl 安装Openpyxl 向单元格写入数据Openpyxl 读取 Excel 文件Openpyxl 从单元格读取数据Openpyxl 读取多个单元格Openpyxl 工作表Openpyxl 数据过滤和排序Openpyxl 合并单元格Openpyxl 添加值Openpyxl 按列迭代Openpyxl 按行迭代Openpyxl 向 Excel 文件添加图表Openpyxl 添加图片

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使用OpenCV进行人体活动识别:理解并实现计算机视觉的运动分析人体活动识别(HAR)是计算机视觉领域中一个迅速发展的研究领域,涉及在视觉数据中检测、跟踪和分析人类动作。HAR具有广泛的应用,包括监控、体育分析、医疗保健和人机交互。随着深度学习的出现和OpenCV等强大库的可用性,实现HAR系统变得比以往更加容易。在本文中,我们将探讨使用OpenCV进行人体活动识别的基础知识,并深入研究运动分析技术,以构建一个简单的HAR系统。

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面部识别系统如今至关重要,并且已经取得了长足的进步。它在许多应用中是必不可少的,例如照片检索、监控、身份验证/访问、控制系统等。但在图像或人脸识别系统中一直存在一些挑战。为了创建更有效的人脸识别系统,必须克服这些挑战。以下是影响面部识别系统走得更远的一些挑战。

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人脸识别是一种从数字图像或视频帧中识别或验证人脸的技术。人类可以在不费力的情况下迅速识别人脸。这对我们来说是一项轻松的任务,但对于计算机来说却是一项困难的任务。存在各种复杂性,如低分辨率、遮挡、照明变化等。这些因素极大地影响计算机更有效地识别人脸的准确性。首先,有必要了解人脸检测和人脸识别之间的区别。

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OpenCV提供了VideoCapture()函数,用于处理摄像头。我们可以执行以下任务:读取视频、显示视频和保存视频。从摄像头捕获并显示。从摄像头捕获视频OpenCV允许使用摄像头(网络摄像头)捕获实时流的简单界面。它将视频转换为灰度并显示出来。

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腐蚀和膨胀是形态学图像处理操作。OpenCV 形态学图像处理是一种修改图像几何结构的过程。在形态学中,我们找到对象的形状、大小或结构。这两个操作是为二进制图像定义的,但我们也可以在灰度图像上使用它们。它们广泛用于以下方式:

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将鼠标用作画笔OpenCV提供了将鼠标用作画笔或绘图工具的功能。每当窗口屏幕上发生任何鼠标事件时,它都可以绘制任何内容。鼠标事件可以是左键按下、左键释放、双击等。它为我们提供每个鼠标事件的坐标(x,y)。通过使用这些坐标,我们可以绘制我们想要的任何东西。要获取所有可用事件的列表,请在终端中运行以下代码:

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