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
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
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2024-07-15 08:44:36
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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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2024-01-01 20:03:48
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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
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2024-09-12 13:38:30
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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
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2023-10-31 15:34:06
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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
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2024-02-17 10:38:24
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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
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
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2024-04-12 11:14:28
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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
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2023-11-07 02:47:36
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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
# 骨骼提取步骤详解
计算机视觉中的骨骼提取主要用于分析和解释人体的姿态与动作。若你是一名初入职场的开发者，理解骨骼提取的整体流程和实现代码将对你非常有帮助。本文将为你详细介绍骨骼提取的步骤及相应的代码示例。
## 整体流程概览
以下是实现计算机视觉骨骼提取的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-08-25 03:49:30
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一、概述计算机视觉概述高度复合学科：工程、计算机科学、数学、心理学、生物学图像处理、机器人、神经科学、认知科学、机器学习、计算机图形学、信息获取、算法、硬件系统；两个主要研究维度：语义感知（semantic）：分类 Classification ：物体、属性、场景等检测 Detection：物体、行人、人脸等识别 Recognition：物体：车牌，文本；人：人脸、指纹、虹膜、步态、行为等；分割
基于图像处理的物体识别与分类系统—2021研究生电子设计大赛总结1. 赛题 我们组选的是TI企业命题第三题：基于图像处理的物体识别与分类系统。摄像机采集图像，通过图像处理算法实时检测识别出目标物体，并测量目标与小车距离，控制小车移动靠近目标并同时控制机械臂抓取目标物体进行分类抓取3种以上物体（例如：泡沫小球、泡沫方块等等机械臂可抓取物体）目标识别与分类可以使用Opencv、Arm NN、Caffe
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2024-01-25 20:55:53
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计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
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2024-07-08 20:36:31
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
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2024-02-23 11:00:19
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（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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计算机视觉是人工智能的重要方向，数字图像处理是计算机视觉的第一步，而计算机图形学，作为工具和平台支撑着数字图像处理和计算机视觉的发展与应用。 计算机视觉(Computer Vision)，输入是图片，输出是知识。计算机图形学(Computer Graphics)，输入是知识，输出是图片。数字图像处理(Digital Image Processing)，输入是图片，输出是图片。 计算机视觉
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2023-11-26 08:04:54
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自从谷歌眼镜被推出以来，围绕人脸识别，出现了很多争议。我们相信，不管是不是通过智能眼镜，人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。
为了帮助研究过程中探索人脸识别，我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助！
Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂
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2017-03-10 23:19:00
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计算机视觉几个应用Nvidia炼丹神器深度学习的训练比较玄学，大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果有个好工具，科学"炼丹"的效率就会显著提升！ Amusi 这里给大家介绍的是 NVIDIA 官方推出的 TAO 工具套件，即一个基于 Python 的工具包，通过优化预训练模型和应用迁移学习来加速模型训练以实现更高性能的 AI 系统，目前支持 TensorFl
