前言实践是检验真理的唯一标准。因为觉得一板一眼地学习OpenCV太过枯燥，于是在B站上找了一个以项目为导向的教程学习。 （教程传送门）一、案例介绍提供信用卡上的数字模板： 要求：识别出信用卡上的数字，并将其直接打印在原图片上。虽然看起来很蠢，但既然可以将数字打印在图片上，说明已经成功识别数字，因此也可以将其转换为数字文本保存。车牌号识别等项目的思路与此案例类似。示例：
原图
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2024-01-09 17:03:29
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这次实现的数字识别是基于KNN分类算法的一款识别。利用KNN算法我们训练了5000个数字，0~9各500个，将其中前250个作为训练集，后250个作为测试集进行测试得到最终的准确率整个程序的训练数据都来自OpenCV的自带的一张图片digits.png（在文件夹opencv/samples/data/中），这张图片里面就有5000个手写数字，每个数字都是20x20的图像，没有OpenCV的可以用我
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2023-12-25 17:11:38
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一、Adaboost1、准备工作： 建立训练样本库 正样本：行人图像，需统一尺寸 &
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2023-12-04 14:43:15
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前言使用opencv自带的分类器效果并不是很好，由此想要训练自己的分类器，正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。步骤1.查找工具文件；2.准备样本数据；3.训练分类器；具体操作注意，本文是在windows系统实现的，当然也可以在linux系统进行。1.查找工具文件； opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的，具体目录如下。 .\openc
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2024-05-09 07:36:18
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目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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此OpenCV教程仅供初学者开始学习基础知识。在本指南中，您将学习使用Python使用OpenCV库进行的基本图像处理操作。在本教程中，我们将创建两个Python脚本来帮助您学习OpenCV基础知识：第一个脚本 opencv_tutorial_01.py 将介绍基本图像处理操作（ jp.png ）。第二个脚本 opencv_tutorial_02.py 将向您展示如何使用
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2024-07-01 20:31:35
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Python 3 ⽀持 3 种不同类型的数字类型。 int 整型数字，⽐如 2015。 float 浮点型数字，⽐如 3.14。 complex 复数，⽐如 3+2j。2.1 查看变量类型Python 使⽤内置函数 type() 来查看变量的类型。在 Python 中，内置了⼀些⾼效强⼤的对象类型，使得开发⼈员不⽤从零开始进⾏编程。实际上， Python 中的每样东西都是对象。虽然 Py
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2023-06-30 11:23:38
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OpenCV最简单的环境配置以及读图显示视觉软件简介** 计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科. OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、 模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 当然除了OpenCV之外还有一些优秀的机器视觉开发软件包，比如大家熟悉的Matlab、Halcon、Vision Pro以
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2024-05-03 17:08:25
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第一次尝试用openCV-python进行了人脸训练和人脸识别，主要参考下面的文章：稍有区别，区别在于：1. 在jm文件夹中放置训练图片命名格式为：人脸唯一编号.人脸姓名.图片编号，如图所示。这样第4步人脸识别的时候就能根据识别人脸的编号确定对应人名。2. 摄像头人脸采集像上面拍照处理照片比较繁琐，特别是需要大量照片训练时，可以直接用摄像头采集人脸照片。代码如下：# -*- coding: utf
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2024-06-26 11:15:37
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前言1.真人视频三维重建数字人源码是基于NeRF改进的RAD-NeRF，NeRF（Neural Radiance Fields）是最早在2020年ECCV会议上的Best Paper，其将隐式表达推上了一个新的高度，仅用 2D 的 posed images 作为监督，即可表示复杂的三维场景。NeRF其输入稀疏的多角度带pose的图像训练得到一个神经辐射场模型，根据这个模型可以渲染出任意视角下的清晰
使用openCV做信用卡数字识别处理模板输入图片处理 最近学习openCV，在网上找了个小项目，信用卡数字识别，这里做一下笔记，识别信用卡数字的一般处理流程为如下处理模板读取模板：读取模板图片，包含标准的数字图片，使用到cv2.imread
灰度处理：将彩色图片处理为灰度值，因为默认读入的图片为彩色图片，处理起来比较麻烦，所以我们需要把图片转换为二维的灰度图片使用到cv2.cvtColor()二
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2023-11-13 15:36:31
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前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦
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2023-10-17 10:25:57
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昨天有事情，本来打算一天分享完的（就是快速看看关键的部分），然后上午看了一会，有事情去忙了，所以没有完成这个工作，今天下午打开一看收到小伙伴的评价，其实自己也是个小白，因为论文的需要，需要图像的知识，自己能力有限，但是会尽力分享每一次学习的心得，希望一方面督促自己学习，另一方面也可以和大家分享交流，做学术嘛，就是要一起学习才能共同进步。 感谢小伙伴的支持，谢谢关注！1 图像阈值 图像阈值理论 代码
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2023-11-03 09:16:33
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在之前的博客人脸识别之一数据收集和预处理之中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。一、csv文件的生成当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文
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2024-01-12 11:03:32
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一.环境QT5.14OpenCv 4.2.0训练器使用的是OpenCV-3.4.1-x64版本的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe文件。 高版本去除了这两个文件，有些低版本使用的时候会出现”应用程序无法正常启动(0xc000007b)。“的错误。（我之前使用OpenCv-3.3.1的时候就出现过） 下载链接：https://github
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2024-04-10 19:02:27
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文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为1974字，预计阅读5分钟前言很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门
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2024-05-13 09:32:50
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Opencv+traincasade训练器训练1. 前期准备opencv3.4.1 +VS2018存放正样本和负样本的文件夹生成训练的文件2. 准备样本2.1 准备正样本正样本就是你想要识别的物体，可根据情况选择样本的多少（实际上越多越好），样本之间不要重 复，差异性越大越好（比如人脸识别，就拍很多张正脸，侧脸之类的）。尺寸看情况选择，但是必须归一化，即统一尺寸。本文中选择的尺寸为128X96，越
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2024-03-16 01:13:24
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参考链接： opencv之级联分类器训练opencv_traincascade http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器1、准备好正负样本图片，正样本就是含有目标的图片，负样本就是不还有目标的图片，建好文件夹，如图所示。其中正样本图片最好是裁剪成同
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2024-04-09 07:52:45
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在计算机视觉领域，使用 OpenCV 进行图像处理和训练分类器已经成为一个热门话题。在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 OpenCV 和 Python 训练分类器的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。希望能帮助开发者和技术人员更好地理解这一过程。
## 背景定位
在现代工业和商业中，图像分类是一个广泛应用的需求。无论是监控视频分析、自动驾驶还是产品质量检测
