一. 击中击不中变换击中击不中变换是形状检测的一个基本工具,先看定义一般来说,设给定原图像X中包含A在内的多个不同物体,假设定位目标A,为此设置一个形状模板A,此时取一个比A稍大的B,且A不与B的边缘相交,令B1=A,B2=B-A;如下图所示:算法步骤一、开三个内存缓冲区,用来保存原图像数据,结构元素H对原图像的腐蚀结果,结构元素M对原图像补集的腐蚀结果二、保存原图像数据,用结构元素H对原图像腐蚀
文章目录3.5 特征提取3.5.1 区域特征3.5.2 灰度值特征3.5.3 轮廓特征 3.5 特征提取尽管区域和轮廓非常有用但它们有时还是不够用的,因为它们只包含对分割结果的原始描述。通常,我们必须从分割结果中选出某些区域或轮廓, 比如,为了去除分割结果中不想要的部分。而且, 我们通常感兴趣的是对物体进行测量。在其他的应用中,我们或许想对物体进行分类以确定物体的类型, 比如在OCR中就需要进行
机器视觉算法之物体方位特征提取在机器视觉处理中,我们经常要对检测到的物体的方位特征进行评估。比如说,我们要 OCR 识别一个字符串。那么这个字符串与x轴的夹角就很重要,我们需要这个信息把这个字符串转正,然后才方便识别。条形码识别也类似,尤其是当我们条形码不是很清晰时,首先将条形码转正,然后用各向异性的滤波器处理一下,可以让条形码变得更清晰易于读取。这里给出一种基于统计参数的特征提取方法。这个方法已
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D. Marr计算机视觉领域的开山鼻祖。 ”David Marr生于1945年1月19日,早年就读于剑桥大学,获得数学硕士、神经生理学博士学位,同时还受过神经解剖学、心理学、生物化学等方面的严格训练。他在英国曾从事新皮层、海马,特别是小脑方面的理论研究。1974年访问美国,并应M.Minsky教授之请,留在麻省理工学院开展知觉和记忆方面的研究工作。他从计算机科学的观点出发,熔数学、心理物理学、神经
本篇是针对DataWhale组队学习项目——opencv框架而整理的学习笔记,主要是对自己不熟悉的内容进行记录。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。基本情况计算机视觉框架传统计算机视觉算法主要使用概率统计、传统图像处理、机器学习等方法来完成各种计算机视觉任务SimpleCVBoofCVDlibJavaCV深度学习算法通用训练框架CaffeTensorflowPytorchPadd
视觉的图像知识首先什么是机器视觉计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型?最为常用的颜色模型,分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型,这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型):将红、绿、蓝3种不同颜色,根据亮度配比的不同进
通用视觉框架OpenMMLab--计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系计算机视觉计算机视觉是什么?OpenMMLab开源算法框架体系OpenMMLab总括算法框架介绍OpenMMLab2.0简介机器学习和神经网络简介机器学习神经网络- - - 一类拟合能力非常强的函数 本次学习,是通过张子豪(B站 同济子豪兄)讲解学习的,主要讲了计算机视觉的入门知识;OpenMMLab开源算法的基本框架
计算机视觉赋予机器人“看”的功能正是“机器视觉”这个学科所研究的问题之一。这一领域十分广阔,不仅包括通用技术,而且也包括为数众多的专用技术——如NLP、指纹识别、相片解释和机器人控制等等。这里仅介绍一些计算机视觉的概念。引言计算机视觉首先是在一组感光性原件上,生成一个场景的图像。这个图像是摄像机通过镜头对在视野中的场景进行一个透视投影,然后后光电元件将其转化为一个二维的、随时间变化的亮度矩阵图像I
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本篇博文是一个简单的车型识别介绍的例子,我参考了这个github,这个git中,对于车型识别, 开放场景整理了1776种车型,并共享了数据,是这里(链接: https://pan.baidu.com/s/1ZtXvjwLzIMQodEp3SAbN8g 提取码: byhy , 大约4.5G)交通卡口版本支持4000多种车型,开源了模型,但是没有开源数据。车型检测的流程为:&nbs
1 - 引言之前我们学习了机器学习和数字图像处理的相关知识,了解了基本的概念理论和OpenCV和TensorFlow框架的使用,现在我们可以结合这些知识与工具写出属于我们自己的计算机视觉项目,本文主要介绍了如何使用OpenCV提供的函数来构建一个人脸识别和检测的应用2 - Haar级联的概念我们知道提取出图像数据的细节特征对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用,两个图像的相似程度可以通过他们对应特征的
计算机视觉 提取车牌是一个备受关注的研究领域,其在智能交通、自动驾驶和安全监控等方面发挥了重要作用。本文将详细介绍如何运用计算机视觉技术提取车牌,从背景描述到技术原理,再到架构解析,源码分析,性能优化和案例分析,为大家提供一个全面的理解和实现路径。 ### 背景描述 车牌识别的起源可以追溯到20世纪80年代,随着交通运输需求的增长和计算机技术的进步,该领域逐渐发展成为一个重要的研究方向。在过去
原创 7月前
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各位同学好,今天和大家分享一下如何使用MediaPipe+Opencv完成虚拟计算器,先放张图看效果。FPS值为29,食指和中指距离小于规定阈值则认为点击按键,为避免重复数字出现,规定每20帧可点击一次。手部关键点检测的方法我之前已经详细写过,这里就直接使用1. 导入工具包# 安装工具包 pip install opencv-contrib-python # 安装opencv pip insta
这篇文章主要将介绍计算机视觉的入门知识,即计算机是怎么具有视觉能力的。文章中会尽可能少地使用专业名词,概念通俗易懂,且配有图片帮助理解。感兴趣就接着读下去吧~计算机视觉的本质大家总是喊着计算机视觉、识别物体,听起来挺神秘的吼。但实际上,计算机视觉的本质只有两个字:统计为什么是统计呢?请继续往下看吧~人类的视觉系统 VS 计算机视觉系统 计算机与人脑不同的是,人脑的功能非常的多,包括记忆、计算、思
计算机视觉技术(computer version)计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它要解决的问题就是:看懂图像里的内容。 人的大脑皮层, 有差不多70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道,没有之一。 下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据,蓝色是非结构化数据(大部分都是图像和视频)。可以很明显的发现,图片和视频正在以指数级的速度在增长。 而在计算机视觉出现之前,图像
概述计算机视觉,是模仿人类眼睛看到图像,得出信息的行为。比如,用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像 。在这个意义上上来讲是属于图像处理的一种。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。 根据得出信息的不同,可以划分为物体识别和检
2016年,一款名为《Pokémon GO》的游戏出现在大众视野,怒刷各大游戏排行榜。极具趣味性和科技感的AR技术效果瞬间火爆全球。接着AR技术被广泛用在各大互联网公司APP的营销场景中,其中最多的便是AR识别和追踪。但一段时间内,真正掌握核心技术的国内厂家并不多,对应出现了提供AR识别SDK小公司的创业机会。那么,这些技术背后的原理是什么?本文会从图像处理、特征检测、特征点匹配、图像变换匹配和追
图像在计算机中的表现形式在计算机中,图像是一个三维数组组成的,在数组当中,每一个元素都是一个像素点。例如上图,32 * 32 * 3第一个32是图片的长度第二个32是图片的宽度最后的3代表图片的颜色通道,彩色的图片颜色通道为3,对应图片上某个像素点的RGB值(0-255),也可以理解为彩色的图片的厚度为3层,第一层对应图片上某个像素点的R值(0-255),第二层对应G值(0-255),第三层对应B
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是
对不起大家,opencv的坑我尽量在年底更完,C++的坑已经基本更完了,在没有进一步深入学习C++之前可能这个系列已经算完了。不多说,我看看机器视觉的基本内容吧。(一)基本构成传统的机器视觉系统是由待测目标、灯源、镜头、相机、信号后端处理部分(包括图像采集和图像信号处理)。该系统主要应用于测量、检测、定位、识别,其发展趋势为高速化、高分辨率、彩色、低功耗、智能化、模块化、简单化。(1)镜头1.视野
全面详细解析CMOS和CCD图像传感器CMOS和CCD图像传感器有什么区别?9张动画来说明在智能制造,自动化等设备中,离不开机械视觉,而说起机器视觉,一定少不了图像传感器。几十年来,CCD和CMOS技术,一直在争夺图像传感器的优势。那么这两种传感器有什么区别?今天我们就来分享一下。先给结果,再看图说话。   CCD VS CMOS首先我们要明确CMOS和CCD代表啥意
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