一个漂亮的小工具包，创建无压力，无挫折的图像处理路径从您的网络摄像头为计算机视觉实验。或者观察你的猫。
processpathwa的Python项目详细描述
processpathway是一个很好的小工具，它可以让你玩图像处理算法，而不是整天把测试台连接起来。它的设计目的是通过任何能够消化并返回numpy矩阵（想想opencv）的函数来提供摄像机输入（通常是网络摄像头）。
管道如下所示：
``python
import cv2
from processpathway import liveprocess
```
首先，从processpathway导入liveprocess对象。您可能还需要导入所需的任何处理函数。
````
def convert_to_grayscale（_frame）：
u frame=cv2.cvtcolor（_frame，cv2.color_bgr2gray）
return_frame
def threshold（_frame）：
uu frame=cv2.threshold（_frame，128，255，cv2.thresh_binary）
返回帧
def recovert_to_bgr（_frame）：
u frame=cv2.cvtcolor（_frame，cv2.color_gray2bgr）
返回帧
```
编写函数。唯一的限制是它们应该获取并发出numpy.ndarray图像。当然，这并不意味着你不能编码你需要它们产生的任何副作用！
```
*按您希望的顺序执行操作*！然后，绑定一个捕获设备并初始化它。最后，启动循环。
默认打开，但可以使用“liveprocess”中的“screencap=false”禁用
构造函数
*自动清理和关闭（默认使用“esc”键）
*以及更多…
*测试！
*文档！
管道如下所示：
``python
import cv2
from processpathway import liveprocess
```
首先，从processpathway导入liveprocess对象。您可能还需要导入所需的任何处理函数。
````
def convert_to_grayscale（_frame）：
u frame=cv2.cvtcolor（_frame，cv2.color_bgr2gray）
return_frame
def threshold（_frame）：
uu frame=cv2.threshold（_frame，128，255，cv2.thresh_binary）
返回帧
def recovert_to_bgr（_frame）：
u frame=cv2.cvtcolor（_frame，cv2.color_gray2bgr）
返回帧
```
编写函数。唯一的限制是它们应该获取并发出numpy.ndarray图像。当然，这并不意味着你不能编码你需要它们产生的任何副作用！
```
*按您希望的顺序执行操作*！然后，绑定一个捕获设备并初始化它。最后，启动循环。
默认打开，但可以使用“liveprocess”中的“screencap=false”禁用
构造函数
*自动清理和关闭（默认使用“esc”键）
*以及更多…
*测试！
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