帚脏悬军心秉攘计荤公涛体方支莎棱堂鼎查馁蔫爸仗斤眠仿攒绿妆卵盎具至焊饭窖管蛆卯墟汁躯芝瞒基于视频的人体姿态检测设计目的和要求1.根据已知要求分析视频监控中行人站立和躺卧姿态检测的处理流程，确定视频监中行人的检测设计的方法，画出流程图，编写实现程序，并进行调试，录制实验视频，验证检测方法的有效性，完成系统软件设计。2.基本教学要求：每人一台计算机，计算安装matlab、visio等软件。设计原理2.
文章目录前言一、cv2的安装二、使用步骤1.引入库2.使用cv2.imread()读取图片3.BGR与RGB之间的转换总结 前言此系列文章开始写于2021.04.22，以次记录学习生活 cv2时进行图像处理经常使用的库一、cv2的安装使用的是镜像安装，比较快pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple二
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2024-04-08 09:54:44
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官方官方文档GoalsLearn to apply different geometric transformation to images like translation, rotation, affine transformation etc.You will see these functions: cv2.getPerspectiveTransform实现目标：1.  
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2024-04-01 05:48:05
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目录前言一、使用cv2解析验证码识别方式二、浏览器复用（Debug模式启动浏览器）三、直接绕过登录前言使用到的第三方库请自行pip install 库名import pytesseract # pip install pytesseract
from PIL import Image
import cv2 as cv # pip install opencv_python
import fak
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2024-06-03 22:59:42
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Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。Computer Graphics将抽象的语义信息转化成图像，Computer Vision从图像中提取抽象的语义信息。Image Processing探索的是从一个图像或者一组图像之间的互相转化和关系，与语义信息无关。Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组
## 使用 OpenCV 和 Tesseract 在 Python 中识别图像中的文字
图像识别是计算机视觉中的一个重要领域，它涉及从图像中提取信息，使用图像识别技术，我们可以实现自动识别图像中的内容。特别地，光学字符识别（OCR, Optical Character Recognition）技术使得我们能够从图像中提取文本。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库和 T
导读我们经常会遇到训练模型时数据不够的情况，而且很多时候无法再收集到更多的数据，只能通过做一些数据增强或者其它的方法来合成一些数据。常用的数据增强方式有裁剪、旋转、缩放、亮度对比度色度饱和度变换，这篇文章我们来介绍一个更方便更多方式的数据增强，我们将会通过imgaug库来实现。imgaugimgaug是一个python的图像增强库，它能够通过输入图片产生新图片的集合，能够通过不同的策略来改变图片以
cv2是一个图片处理的python第三方库，是常用的图片处理工具之一。本文的写作背景是笔者在做一个对图片中特定字母和数字识别的工程，需要自己准备一批图片用于训练构建模型。本文所用到的最初的素材是图-1，那么需要做的工作就是将图中的字母和数字截取处理，并裁剪成统一的大小。具体过程就是先将图片转化为二值图，然后找出图片中的所有
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2024-04-07 19:20:36
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1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度import cv2
fn="1.jpg"
img = cv2.imread(fn)
[height,width,pixels] = img.shape
print(height,width,pixels)2.Python3+OpenCV中的 cv2.resize(源文件，目标，变换方法)将图片变换为想要的尺寸#如：要将
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2023-06-20 10:18:34
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图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 一、基本操作：1、OpenCV读取和保存图像img = cv2.imread('xx.jpg', flags='用什么模式读取图片[彩色or灰度]')
#读取图片并显示
cv2.imshow('show', img)
cv2.waitKey(0)
#保存图片
cv2.imwrite(path:str, img)2、了解BGR
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2023-07-11 07:20:48
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Google、Baidu 等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能，测试了下效果还不错~ 那这种技术的原理是什么呢？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，
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2023-07-21 21:31:30
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一、cv2.boundingRect(img)img------二值图； 返回四个值，分别是x，y，w，h； x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高二、cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)第一个参数：img是原图 第二个参数：（x，y）是矩阵的左上点坐标 第三个参数：（x+w，y+h）是矩阵的右下点坐标 第四个参数：（0,25
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2023-10-07 13:24:46
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图像平滑
原创
2022-06-21 11:14:44
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一、读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道import numpy as
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2019-05-17 08:21:00
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文章目录cv2.imread()cv2.cvtColor()cv2.imwrite()cv2.resize() cv2.imread()cv2.imread() 为 opencv-python 包的读取图片的函数。cv2.imread()有两个参数，第一个参数filename是图片路径，第二个参数flag表示图片读取模式，共有三种：cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，
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2023-12-01 10:19:04
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最近因为经常对视频进行操作，所以记录下Python用opencv来读写视频的方法。一、opencv读视频python调用opencv来读视频比较简单，可以直接调用cv2.VideoCapture来读取视频和摄像头，基本上，常见的avi和mp4都能够正常读取。cv2.VideoCapture是通过传入数字来读取对应的摄像头，或者通过传入一个路径字符串来读取对应的视频文件。最简单直接的读取视频的例子如
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2023-07-04 20:25:56
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【OpenCV学习】（八）图像形态学背景形态学处理方法是基于对二进制图像进行处理的，卷积核决定图像处理后的效果；形态学的处理哦本质上相当于对图像做前处理，提取出有用的特征，以便后续的目标识别等任务；一、图像二值化定义：将图像的每个像素变成两种值，如0和255；全局二值化的函数原型：threshold（img，thresh，maxVal，type）img：最好是灰度图像thresh：阈值maxVal
【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇【写在前面】本系列文章适合Python已经入门、有一定的编程基础的学生或人士，以及人工智能、算法、机器学习求职的学生或人士。系列文章包含了深度学习、机器学习、计算机视觉、特征工程等。相信能够帮助初学者快速入门深度学习，帮助求职者全面了解算法知识点。1、过拟合（Over fitting）的定义为了更好的描述欠拟合和过拟合，先借用一下吴恩达课程中的一张图来描述一下。
COCO输出格式：鼻子– 0，脖子– 1，右肩– 2，右肘– 3，右腕– 4，左肩– 5，左肘– 6，左腕– 7，右臀部– 8，右膝盖– 9 ，右脚踝– 10，左髋– 11，左膝– 12，LAnkle – 13，右眼– 14，左眼– 15，右耳– 16，左耳– 17，背景– 18 模型文件：input: "image"
input_dim: 1
inp
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2023-07-29 20:47:11
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