文章目录图像基本操作一、图像读取cv2.imread(img,flags)cv2.cvtColor(p1,p2)图片保存二、图像显示读取灰度图像三、视频读取四、 截取部分图像数据五、 颜色单通道提取六、 边界填充七、 数值计算八、 图像融合九、 拉伸插值方法 图像基本操作一、图像读取cv2.imread(img,flags)imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片
（一）选题背景(I)选题背景蔬菜在我国人均消费量中占比最高，目前蔬菜大多采用人工识别的方式，而蔬菜种类多，目前人工识别的方式效率比较低，人工成本高。为了提高效率，降低人工成本，利用机器学习卷积神经网络来进行对蔬菜的识别。希望通过这次课程设计能对机器学习有更好的了解。蔬菜在我国人均消费中占比最高。目前，蔬菜的识别多为人工识别，但蔬菜种类繁多。目前人工识别效率较低，人工成本较高。为了提高效率，降低人工
介绍为了实现对手写数字串的识别，本次用到了opencv+mnist技术，使用opencv能更好的处理图片，分割图片，使用mnist数据集进行预测识别率大概达到96%左右，但真实测试的时候识别率要低一些，因为mnist训练的数据集都是外国人写的数字，而国人写的数字会跟外国人有些不同，所以识别率低一点也是在预期之内准备先导入cv2 ,numpy 和一些自定义的参数import cv2
import n
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
小编有个群193369905，里面分享的均是机器视觉的资料， 最近很多朋友问我如何去追踪一个乒乓球，然后利用ＰＩＤ算法来保证活动板的平衡，于是我利用树莓派和arduino实现了这个小实验，本文提出一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法，用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。然后将球体的中心坐标通过串口送给电机，利用电机来控制活动板的平衡。前篇博客我已经很好的讲解过了camshif原理和代
需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
图像处理：数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业，任务要求主要是实现：完成一幅方块图像的打开和显示，并统计其中的黑色方块数量，现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理，进而提高角点检测的精确度将图
前言：
今年有一个高等教育部主办，举办地在余姚的比赛，我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！ 其中最快的方法就是两个摄像头，顶角摆放，采集六面信息！ 这其中，我有两种方案！1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息，在进行面矩阵转换；2-将倾斜面矫正回来，
目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件，并将实现代码写入3.创建logo.txt文件，并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.
1、实验内容：自动是被下列九宫格图像中小人的位置，并将小人分割出来2、思路分析：本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来，其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的：分离九幅图片：通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓，并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形，但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域，因此可以通过比
一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。一、OpenCV人脸检测要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。1、OpenCV人脸检测的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在O
此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
通过一个生动的魔方案例，360°解释通用图像处理流程，启发大家掌握图像处理方法，启迪图像处理思维，开启进入智能化行业的大门。快来玩转这魔方吧！来，我们拍一张魔方立方体的一面，接下来用下面程序分析识别其各小方块的矩形。4张实验原图，土盐 公众号后台回复关键词“方块体识别”可得原图和运行代码：
数据科学 | OpenCV方块体识别解决方案mp.weixin.qq.com
前言本系列博客学习如何使用OpenCV来执行面部识别。为了构建人脸识别系统，我们首先进行人脸检测，使用深度学习从每个人脸提取人脸特征，在提取到特征上训练人脸识别模型，然后用OpenCV识别图像和视频流中的人脸。这里提取人脸特征，用到Embedding（嵌入）。那什么是Embedding（嵌入）呢？，把高维原始数据（人脸图像）映射到低维流形，使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分，而这个映射
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2023-08-16 12:05:12
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调整基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别的参数1. 基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别问题很多训练好的XML文件不好用。2. 调整参数的意义 既然训练好的XML文件不好用，是不是意味着要重新训练分类器？如果需要检测的物体在OpenCV中有，那么尽量用OpenCV中自带的分类器。因为自带的分类器包含了很多工作
OpenCV基于OpenPose的手部关键点检测概述✔️ 手部关键点检测，旨在找出给定图片中手指上的关节点及指尖关节点, 其中手部关键点检测的应用场景主要包括：手势识别手语识别与理解手部的行为识别✔️ Opencv的DNN手部识别主要基于 CMU Perceptual Computing Lab 开源的手部关键点检测模型OpenPose。手部关键点检测器的实现主要是基于论文：Hand
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCN
目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
