معرفی شرکت ها


ccv-0.0.5


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

FFI bindings to libccv
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل ccv-0.0.5
نام ccv
نسخه کتابخانه 0.0.5
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Guilherme Polo
ایمیل نویسنده gp@instaprint.me
آدرس صفحه اصلی https://github.com/gpip/py-ccv
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/ccv/
مجوز UNKNOWN
## Build Clone both `ccv` and `py-ccv`: ``` mkdir ccv_build cd ccv_build git clone https://github.com/liuliu/ccv git clone https://github.com/gpip/py-ccv ``` Patch `ccv` so it can be compiled as a dynamic lib, and compile it: ``` cd ccv/lib patch -p2 < ../../py-ccv/dynlib.patch ./configure make libccv.so ``` Build and install the Python wrapper (`ARCHFLAGS` was used on a OSX build, adjust for your platform): ``` cd ../../py-ccv ARCHFLAGS='-arch x86_64' INCDIR=../ccv/lib LIBDIR=../ccv/lib python setup.py install ``` ## Build only this wrapper If you already have `libccv.so` then you might want to install directly via pip: ``` LDFLAGS="-L$(pwd)/ccv/lib" CFLAGS="-I$(pwd)/ccv/lib" pip install ccv ``` Remember to adjust the paths according to where `libccv.so` and `ccv.h` are installed in your system. ## Face Detection Usage (`DYLD_LIBRARY_PATH` was used on OSX, adjust it for your platform) ##### Face detection using SCD ``` $ DYLD_LIBRARY_PATH=../ccv/lib python -m ccv.face_detect -c ../ccv/samples/face.sqlite3 img/lena.png img/lena.png Feature(x1=229, y1=216, x2=381, y2=368, confidence=5.014610767364502) ``` ##### Face detection using BBF ``` $ DYLD_LIBRARY_PATH=../ccv/lib python -m ccv.face_detect --bbf -c ../ccv/samples/face img/lena.png img/lena.png Feature(x1=230, y1=211, x2=384, y2=365, confidence=0.4947386682033539) ``` ##### Help ``` $ DYLD_LIBRARY_PATH=../ccv/lib python -m ccv.face_detect.py --help Usage: face_detect.py [options] filename... Options: -h, --help show this help message and exit --bbf Use BBF detector --scd Use SCD detector -c CASCADE, --cascade=CASCADE Path to cascade to read --quiet ``` ##### Using face_detect as a library ``` from ccv import face_detect names = ['img/lena.png'] result = face_detect.main('scd', '../ccv/samples/face.sqlite3', False, *names) # face_detect.main is a generator which yields tuples of # (<filename>, [<list of face_detect.Feature>]) for name, rects in result: print name, rects ``` ##### Visualization This wrapper does not include an utility to draw the resulting rectangles, so the following example uses ImageMagick: ``` $ convert img/lena.png -fill none -stroke blue -strokewidth 3 -draw "rectangle 229,216 381,368" result.png ``` ![](http://i.imgur.com/yzcxwqk.png) ## Using the library ``` import sys from ccv import ccv_read, ccv_write, sobel, lib # Read file passed. inp = ccv_read(sys.argv[1]) # Apply Sobel. res = sobel(inp, lib.CCV_8U) # Save the result as "sobel.jpg" ccv_write(res, "sobel.jpg") ``` Pointers returned by the higher level wrapper, `ccv`, are automatically freed.


نحوه نصب


نصب پکیج whl ccv-0.0.5:

    pip install ccv-0.0.5.whl


نصب پکیج tar.gz ccv-0.0.5:

    pip install ccv-0.0.5.tar.gz