python怎么追踪函数 python物体追踪opencv

index在python中的用法

如下：

1、index函数：用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置。

2、index方法语法：list.index(x[, start[, end]])。

3、参数：x-- 查找的对象。start-- 可选，查找的起始位置。end-- 可选，查找的结束位置。

4、返回值：该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。

5、实例：

代码：str1 = "this is string example....wow!!!"；str2 = "exam"。

index函数为print(str1.index(str2))。

python中index函数怎么用？

Python中index方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find方法一样，只不过如果str不在string中会报一个异常。

index函数一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引，没找到就会报错。

相关问答

Q1: 如何在sublime text中实现函数跟踪跳转

Sublime text追踪函数插件：ctags

一、百度一下插件：

解压后单独取出ctags.exe使用即可。

二、安装Sublime text插件：

1）确认Sublime text已安装Install Package；

2）按Ctrl+shift+P，输入Install Package回车；

3）弹出下拉框后输入ctags回车进行下载；

4）以同样方式安装PhpBeautifier插件。

三、配置追踪函数的快捷键（可省略）：

1）默认为ctrl+shift+鼠标左键。进入如下图菜单：

弹出如下内容：

2）将其全选复制到如下图位置：

3）粘贴后修改并保存为如下图内容：

至此，安装部分完成。

四、使用：

1）在命令行模式下（CMD），将目录定位至PHP工程目录，以参数“-R -f .tags”运行ctags.exe。（可根据需要将ctags.exe所在目录加入环境变量中）

运行过程中会有WARNING提示，属正常现象。

完成后即可在Sublime text中使用：

1）在Sublime text中按Ctrl+鼠标左键点击函数调用位置可跳转至函数定义位置；

2）在弹出的函数定义位置处按Ctrl+鼠标右键点击函数可跳转回函数调用位置。

Q2: python-opencv怎样找到要跟踪对象的HSV

其实这真的很简单,函数 cv2.cvtColor() 也可以用到这里。但是现在你要传入的参数是(你想要

的)BGR 值而不是一副图。例如,我们要找到绿色的 HSV 值,我们只需在终端输入以下命令:

**import cv2

import numpy as np

green=np.uint8([0,255,0])

hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

error: /builddir/build/BUILD/opencv-2.4.6.1/

modules/imgproc/src/color.cpp:3541:

error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) (depth == CV_8U || depth == CV_32F)

in function cvtColor

#scn (the number of channels of the source),

#i.e. self.img.channels(), is neither 3 nor 4.

#

#depth (of the source),

#i.e. self.img.depth(), is neither CV_8U nor CV_32F.

# 所以不能用 [0,255,0] ,而要用 [[[0,255,0]]]

# 这里的三层括号应该分别对应于 cvArray , cvMat , IplImage

green=np.uint8([[[0,255,0]]])

hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

print hsv_green

[[[60 255 255]]]**1234567891011121314151617181912345678910111213141516171819

**扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()

可以实现这个功能。图像的尺寸可以自己手动设置,你也可以指定缩放因子。我

们可以选择使用不同的插值方法。在缩放时我们推荐使用 cv2.INTER_AREA,

在扩展时我们推荐使用 v2.INTER_CUBIC(慢) 和 v2.INTER_LINEAR。

默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的插值方法都是 cv2.INTER_LINEAR。

你可以使用下面任意一种方法改变图像的尺寸:**

12345671234567

**# -*- coding: utf-8 -*-

"""

@author: Andrew

"""

import cv2

import numpy as np

img=cv2.imread('tu.jpg')

res=cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

height,width=img.shape[:2]

res=cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

while(1):

cv2.imshow('res',res)

cv2.imshow('img',img)

if cv2.waitKey(1)0xFF==27:

break

cv2.destroyAllWindows()**1234567891011121314151617181920212212345678910111213141516171819202122

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