python中音频图像识别和网页相关的库合集！

1、OpenCV

OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab。

OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。OpenCV出色的处理能力使其在计算机产业和学术研究中都广受好评。

2、Librosa

Librosa是一个非常强大的音频和声音处理Python库。Librosa可以用来从音频段中提取各个部分，例如韵律，节奏以及节拍。

像Laplacia分割这样极度复杂的算法，在使用了Librosa之后只需几行代码就能轻而易举的运用。

Python在被广泛运用于数据科学领域前，曾经可是网页开发领域的宠儿。因此也有很多用于网页开发的库。

3、Django

要想使用Python来开发一个网页服务后端，Django一直都是不二之选。Django的设计理念便是，能用几行代码就建立一个网站的高级框架。

Django直接与大多数知名数据库相连，这样使用者就可以省下建立连接和数据模型开发的时间。Django的使用者只需专注于业务逻辑而不需担心受创建、更新、读取和删除（Create,update,retrieve and delete, CURD）的 *** 控，因为Django是一个由数据库驱动的框架。

4、Flask

Flask是一个用于Python的轻量级网页开发框架。其最宝贵的特点是能够轻而易举地进行能够满足任何需求的定制化处理。

有很多提供网站UI的知名Python库和Python工具都是使用Flask构建的，例如Plotly Dash和Airflow。这些网站之所以使用Flask，正是由于其轻量级的特点。

诚然，还有许多优秀的Python库应当被提及，但上述这些库就足够你研究好一阵子了。人生苦短，及时Python！

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很明显的问题了，你只是连续捕捉视频帧并将位置发送到拖动条，而拖动条的位置并没有影响获取的视频帧的位置。必须用cvSetCaptureProperty设定要获取的视频帧位置，拖动条的变化才能影响视频帧的位置。

VideoCapture和cvCapture其实是一样的，你可以去看看源码，VideoCapture其实在内部调用了cvCapture。这是不同版本的opencv导致的。我接触到的opencv有过一次大升级，函数名有很多变化，其实是向着面向对象的方向发展了，也就是开始重c++而轻c了。

cvLoadImage和imread返回值略有差异，过去的opencv处理图像倾向使用IplImage类型。升级后更倾向于将图像、矩阵等等都统一使用Mat类型上。差别不大。

你看头文件也能发现imread位于highguihpp里面是c++，cvLoadImage位于highgui_ch里，是c。

OpenCV中用于读取图像像素点的值的方法很多，这里主要提供了两种常用的方法。

方法一

利用IplImage数据类型的imageData定位数据缓冲区来实现，imageData包含指向图像第一个像素数据的指针

例：

If( imgSource != 0 )//imgSource为IplImage

{

for ( int i = 0; i < imgSource->height; ++i )

{

uchar pucPixel = (uchar)imgSource->imageData + iimgSource->widthStep;

for ( int j = 0; j < imgSource->width; ++j )

{

pucPixel[3j] = 0;//像素第一个通道的值

pucPixel[3j + 1] = 0;//像素第二个通道的值

pucPixel[3j + 2] = 0;//像素第三个通道的值

}

}

}

方法二

利用OpenCV提供的GetRealD，SetRealD和GetD，SetD，这里为2，对于单通道图像可以使用前两个函数，对于多通道图像可以使用后两个函数

例：

If( imgSource != 0 )//imgSource为IplImage

{

for ( int i = 0; i < imgSource->height; ++i )

for ( int j = 0; j < imgSource->width; ++j )

{

//获取(i, j)处的三通道图像像素值

CvScalar scaPixelVal = cvGet2D( imgSource, i, j );

//获取(i, j)处的单道图像像素值

double dPixelVal = cvGetReal2D( imgSource, i, j );

//设定(i, j)处的三通道图像像素值

cvSet2D( imgSource, i, j, scalPixelVal );

//设定(i, j)处的单通道图像像素值

cvSetReal2D( imgSource, i, j, dPixelVal );

}

}

#include <opencv2/opencvhpp>       

using namespace cv;  

void main()  

{  

    VideoCapture capture(0);//如果是笔记本，0打开的是自带的摄像头，1 打开外接的相机  

    char filename[200];  

      int  n = 0;

    while (captureisOpened())  

    {  

        capture >> frame;   

        imshow("video", frame); 

        sprintf(filename, "视频截图%3djpg", n++);

        imwrite(filename, frame);

        if (waitKey(20) == 27)//27是键盘摁下esc时，计算机接收到的ascii码值  

        {  

            break;  

        }  

    }  

}

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