近几年，随着生物识别技术的不断发展成熟，生物识别技术在门禁系统中的应用逐渐变成主流，尤其是人脸识别技术。那么人脸识别门禁系统有什么优点呢？安全性安全性是门禁系统的首要关注点，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。人脸门禁系统采用智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。可靠性从硬件来说，人脸识别门禁系统方案采用优质的机械部件以及高性
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2024-04-22 14:27:27
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图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。而HSV模型，是针对用户观感的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅如何、明暗如何。将RGB转换为HSV模型，H是色彩、S是深浅， S = 0时，只有灰度、V是明暗，表示色彩的明亮程度。为解决过曝光问题，我们拟在V分量上做统计处理。将得到的人脸图像从RGB空间转换到HSV空间，同时在HSV
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2024-02-24 11:24:15
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1. 边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering高斯模糊： 基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。 边缘保留滤波： 像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理
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2024-05-09 12:54:56
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在本教程中，我们将学习计算机视觉中常用的颜色空间，并使用它进行基于颜色的分割。我们还将共享c++和Python的演示代码。我们在许多计算机视觉应用中都遇到了这个问题，包括肤色检测、交通灯识别等基于颜色的分割。让我们看看如何帮助他为他的机器人建立一个强大的颜色检测系统。文章组织如下:首先，我们将看到如何读取OpenCV中的图像，并将其转换为不同的颜色空间，并看看每个颜色空间的不同通道为我们提供了什
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2024-03-19 19:10:55
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
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2024-02-19 14:52:34
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1、概述 概念：反向投影是反应直方图模型在目标图像中的分布情况。简单点来说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。 ps：所以这里需要有两个输入：1.模型图片 。2.场景图片 ，即利用模型图片直方图去场景图片中搜索。 calcBackProject(
const Mat* images,//const Mat类型的images,输入的数组(或数组集),它们需为相同的深度(CV_8U或
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2024-10-30 11:53:49
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git上下载慢的话，可以从此链接下载demo程序及模型 and 视频文件 以下是自动翻译的图1：能够检测人员以及他们是否在视频中佩戴安全夹克和安全帽的应用程序。它能做什么此应用程序是一系列物联网参考实现之一，说明如何为特定问题开发工作解决方案。它演示了如何使用英特尔®硬件和软件工具创建智能视频物联网解决方案。该参考实施检测人员和潜在的违反安全装备标准的行为。这个怎么运作该应用程序使用英特
理论什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。如果你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域。反向投影的工作原理？假设你已经通过下图得到一个肤色直方图(Hue-Saturation)， 旁边的直方图就是&
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2024-07-08 15:13:29
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ADAS可行驶区域道路积水反光区域的识别算法 Water logging area reflecting recognition algorithm for ADAS 1. 工程概要 1.1 概述： 随着社会的发展和技术的进步，传统上远、近光灯机械、定向转变的前照灯，已经无法满足人们日益增长的形式安
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2020-03-12 18:29:00
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简介消失点的定义：消失点是透视图图像平面上的一个点，三维空间中相互平行的线的二维透视投影（或图形）似乎会聚。图像中的所有东西似乎都汇聚在一个点上，这个点被称为消失点。如上图所示，右侧图像中心的“红点”是图像的消失点。让我们尝试使用OpenCV、Python和C++来找出图像中的这个消失点。解决步骤第一步，我们将找到图像中的所有线条，线条应该至少有几个像素长。第二步，我们将过滤这些找到的直线，过滤将
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2024-03-07 15:15:50
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目录任意角度旋转：任意方向翻转缩放加噪（两种方法）去噪（四种方法）亮度均匀与反色全程opencv+vs很多都是opencv封装的库函数拼凑一下，调调参就出了程序设计毒瘤课任意角度旋转：原理可以参考(63条消息) 经验 | OpenCV图像旋转的原理与技巧_小白学视觉的博客#include<bits/stdc++.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
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2023-12-15 14:23:16
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文章目录1. 提取指定位置的像素RGB值(BGR)2. 修改指定像素的BGR值2.1 修改一个像素2.2 修改一个区域的像素3. 图像的创建3.1 创建纯黑/白图像3.2 创建黑白相间图像3.3 创建彩色图像3.4 随机颜色图像（雪花点图）4. 图像的拼接水平拼接 hstack()垂直拼接 vstack() 正文开始！首先准备一张图片，用于代码的示例， 这里我选择使用这只cat图（忽略这个去不掉
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2024-04-23 13:15:51
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本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括：1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。6.通过算
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2024-03-06 07:51:58
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1.任务介绍反光衣识别（学习训练营专属）对图像进行实时检测，可实时检测指定区域内的现场工作人员是否按照要求穿反光衣（绿色反光衣或红色反光衣任一即可），当发现视频画面内出现人员未穿反光衣时，系统主动触发告警提示。真正做到施工工地安全信息化管理，做到事前预防，事中常态监测，事后规范管理。2.评价指标本榜最终得分采取准确率、算法性能绝对值综合得分的形式，具体如下：说明：总分为本项目排行榜上的Score，
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2023-12-28 22:44:39
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
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2024-03-20 09:55:12
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在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。运行环境：EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。主要内容： ● 教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。
● 接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算
工地安全帽反光衣识别视频智能分析系统除了可以识别分析工作人员是否佩戴安全帽货哦这穿戴反光衣以外，工地安全帽反光衣识别视频智能分析系统据可视化范畴里的用火和浓烟，即
原创
2024-06-28 14:19:57
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车道线检测 c++ 实现完整代码及车道线数据链接： github：https://github.com/xuzf-git/lane_detection_by_DIP 1、主要内容使用数字图像处理的基本方法，构建一个车道线检测模型。该模型可以识别图像中所有的车道线，并得到完整的车道线信息。模型在tuSimple Lane Dataset大小为100的数据子集进行了测试，达到了较好的结果。本文专注于体
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2024-07-21 07:24:38
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2020年12月28日22:08:08环境：windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
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2024-05-19 22:27:49
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