教你使用开源opencv实现人脸检测人脸检测是现在比较常用的功能，比如出租车司机人脸与司机驾照照片对比，门禁系统中进入者的人脸与人脸库中的人脸进行对比。要实现人脸对比，首先要实现的是人脸检测，在摄像头拍摄到的一张图片中，正确的检测到人脸的位置这就至关重要。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
import cv2import numpy as np# 圆检测算法def detect(img): # 定义红色、\
原创
2022-08-18 07:44:09
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2020-11-13 14:31:20Halcon三维测量(3):鞋底涂胶+边缘提取 本篇文章讲解三维测量鞋底涂胶项目的思路。一.读取模型二.调平模型+预处理去噪调平三大手法由上图可知，鞋底模型是一个空间物体，且主轴明确，所以有三种方法做调平处理。调平方法1:最小外接矩形调平方法2:寻找立体物体的主轴1.首先切除鞋底模型，获得平台点云。2.寻找鞋底的主轴3.调整鞋底点云姿态调平方法3:获取平台
之前学过OpenCV，知道一些基本数据结构和图像处理函数，但似乎掌握的不是很好，这次重温OpenCV，理清自己的思路，属于用到哪里就重温哪里，顺便记录下学习笔记，就大胆的贴出来了。看到一篇自适应阈值二值化算法，里面有讲到将图像分成较小的块，然后分别计算每块的直方图，根据每个直方图的峰值，然后为每个块计算其阈值，每个像素点的阈值根据相邻的块的阈值进行插值获得。突然想起对于直方图，只记得在OpenCV
目录一、Sobel算法1、算法概述2、主要函数二、C++代码三、python代码四、结果展示1、灰度图2、X方向一阶边缘2、Y方向一阶边缘3、整幅图像的一阶边缘五、相关链接 一、Sobel算法1、算法概述 Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微
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2023-12-28 19:45:59
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在这一章我们将要学习图像阈值的相关知识，包括简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化 。简单阈值构造函数为：cv2.threshold(img,thresh,maxval,type，dst=None)参数解释：img是等待进行处理的图像thresh是一个标记，凡是高于（低于）这个阈值的像素值都会被赋予黑色（或者白色）maxval这个值就是高于或者低于thresh时要赋予的值type这里控制的是
# 使用Python和OpenCV进行阴影检测
阴影检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于目标检测、视频监控、自动驾驶等领域。本文将探讨如何使用Python和OpenCV实现阴影检测算法，并提供示例代码以供参考。
## 1. 阴影的特征
阴影的特征通常包括：
- **颜色**：阴影通常会降低颜色的饱和度。
- **亮度**：阴影区域的亮度低于光照区域。
- **形状**：阴影通常与其
原创
2024-10-12 06:09:23
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本篇文章使用Python和OpenCV中的Haar特征分类器对人脸及眼睛进行检测和追踪。在开始之前，有几件准备工作要完成。第一，你需要有一个摄像头，如果没有的话也可以使用视频文件来替代。第二，需要在python中安装OpenCV库。具体的方法是在这里下载相应的wheel(.whl)文件，并使用pip进行安装。第三，下载OpenCV中的Haar特征分类器，你可以从Opencv官网下载源程
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的，它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。 光流场(Optical
由于上次在Altea申请的License到期了，因为申请还挺麻烦的，而且申请周期太长了，最后主要因为本人的电脑实在太。。。，编译一个SOC-FPGA的程序需要6-10个小时。。。所以现在基本搁置了OpenCL的学习，开始接触机器视觉。各位前辈和大佬能指点一二。 首先对主要的算法和原理做个简单的调查，简单写个总结：0.人脸识别包括以下5个步骤：人脸检测、图像预处理、特征提取、匹配、结果输出。
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2024-08-11 17:19:51
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opencv中人脸识别算法的基本原理（一）使用opencv中自带的三种人脸识别算法进行实验后，特意去了解学习了一下其基本原理，在这里记录下。opencv人脸识别 这两篇博客。这里不再赘述。opencv支持3种人脸识别的算法，分别是：Eigen FacesFisher FacesLocal Binary Pattern Histograms(局部二值模式直方图)本文对三种算法的基本原理进行介绍。
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2023-06-30 14:22:39
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OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。cvHaarDetectObjects，先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块,过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighbors）就当成输出结果，否则删去。匹配循环：将匹配分类
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2024-07-03 02:32:28
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引言如果关注Kaggle 机器学习项目的同学，一定很熟悉人脸关键点检测这个任务，在2013 年的时候，ICML举办一个的challgene，现在放在kaggle 上作为 一种最常规kaggle入门任务而存在。本文的主要目的在于验证深度学习模型在人脸点检测效果，踩踩里面的坑。任务介绍人脸关键点检测，也称之为人脸点检测，是在一张已经被人脸检测器检测到的人脸图像中，再进一步检测出五官等关键点的二维坐标信
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2024-09-29 21:29:53
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一，AUC预备知识：1. 常用来评价一个二分类器的优劣。2. 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则为正类，否则为反类。3. 实际上，根据这个实值或概率预测结果，可以将测试样本进行排序，"最可能"（实值或概率预测最大）是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。这个，分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（即阈值）将样本分为两
一、sobel算法简介 索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，它是一离散性差分算子，它结合了高斯平滑和微分求导，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。
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2024-02-27 17:40:55
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边缘检测边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括：深度上的不连续，表面方向的不连续，物质属性变化和场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度的减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。一阶的有Roberts Cross算子，Sobel算子，而二阶
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2023-08-31 13:30:16
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一、什么是边缘检测？边缘检测的基本思想是通过检测每个像素和其邻域的状态，以决定该像素是否位于一个物体的边界上。如果一个像素位于一个物体的边界上，则其邻域像素的灰度值的变化就比较大。假如可以应用某种算法检测出这种变化并进行量化表示，那么就可以确定物体的边界。经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。常用的边缘检测方法有Roberts算子、Sobe l算子、Prew itt算子
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2024-01-09 15:38:01
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一.Canny 边缘检测算法的诞生提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一。边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，至今仍然是边缘检测的最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性
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2023-07-16 19:23:05
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PDE : partial differential equation PDF : probability density functionyou two make me afused. Snake：Active Contour Models. 蛇模型是一种能量最小化样条，由外部约束力和图像力引导， 拉向直线和边之类的特征。蛇是主动轮廓模型：他们锁定附近的边，准确定
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发表了著名的论文A Computational Approach to Edge Detectio
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2024-04-12 22:04:42
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