# Android 上的 OpenCV 图片识别
在当今数字化时代，图像处理与识别的应用越发广泛，尤其是在Android平台上。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，为开发者提供了丰富的功能，允许他们在Android应用中进行图像处理和计算机视觉操作。本文将介绍如何在Android中使用OpenCV进行图片识别，并提供简单的
写在前面：opencv很多东西更新换代还是很快的，我一开始写这个项目的时候是参考书上写的，结果编译怎么都编不过，后来去了github上看才发现实现方式早已迭代。大家看opencv方面的代码还是以官网为主吧~一些概念opencv库本身是由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的，我们在android项目中引入opencv就离不开NDK和JNI。NDKNative Development Kit 在a
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2024-05-31 11:27:29
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目前比较火热的图像识别技术，如车牌号识别、身份证识别、人脸识别等，都广泛运用到了图像边缘检测，今天我所介绍的就是OpenCV边缘检测，实现边缘检测有三个步骤：滤波->增强->检测，opencv中有三个常用的边缘检测算子函数：canny、sobel和laplace。现附上一张原图： canny算子Canny边缘检测算子是一种多级检测算法，Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，算法
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2023-11-01 17:07:49
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嘿，朋友！我要和你分享一个在上学时遇到的有趣经历。你知道的，有时候我们上课时会拍摄老师的PPT内容，以便后来复习和整理。然后，当我面对一大堆PPT截图时，我突然想到一个绝妙的主意，那就是使用图片识别文字的软件来辅助整理！于是，我开始寻找适合的软件，终于找到了几个比较不错的软件可以帮助我提高整理内容的效率。那么大家想不想知道扫描图片识别文字的软件有哪些呢？想知道的话就跟着我的
在工作或者是自己练习开发的工程中，为了提高开发的一个效率，我们经常会去各个接口服务平台查看有没有符合自己需求的API，然后申请API服务，申请完成直接就可以接入到自己的项目当中。这样就极大的提高了我们的一个开发效率。 最近在网上看到了 APISpace 的一个接口服务平台，里面的接口都蛮不错的，从申请到接入整个流程都非常的简洁顺畅。今天我给大家分享它里面的一个API——通用文字识别OCR。功能介绍
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2024-08-07 16:51:47
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# Android人脸识别中的OpenCV配置与使用
随着科技的迅速发展，人脸识别技术逐渐走进我们的日常生活。尤其在移动设备上，越来越多的应用采用人脸识别进行身份验证和用户交互。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenCV进行人脸识别，包括环境配置、核心代码示例，以及处理流程的可视化。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision
原创
2024-08-12 06:45:58
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### Android OpenCV 图片识别并返回坐标
在这篇文章中，我将详细说明如何利用 Android OpenCV 实现图片识别并返回坐标的过程，涵盖从环境预检到扩展部署的所有步骤。这个过程将包括硬件和软件的配置、安装与依赖管理、性能调优和未来的扩展方向。
#### 环境预检
在开始之前，我们需要检查构建环境的系统要求和硬件配置。这里列出了必要的要求：
| 系统要求 |
环境配置：Visual Studio 2015 + openCV3.1opencv常用操作介绍调用摄像头#include <opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat frame; // Mat 即 Matrix
Vi
在当前的技术应用中，图像的文字识别（OCR）和定位问题变得愈发重要，尤其在移动设备平台上，如Android。此次我将以“Android opencv 图片文字识别定位”为主题，记录这一过程中的问题分析和解决方案，希望能对实现类似功能的开发者有所帮助。
### 问题背景
在一个典型的用户场景中，用户希望通过其Android手机摄像头拍摄图片，并能够自动识别图片上的文字信息，以便进行翻译、存储或其
原理我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜
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2023-12-06 22:38:48
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opencv的sdk版本3.4.7，模块名openCVLibrary347。如果分析一个视频的每秒的图片，对于那么大量的图片，但是只想找到有人脸的图片，并保存在另一个文件夹，该怎么做。这里，想到了用一个比较简便的方法，级联分类器去作为人脸对比，只要有xml文件就可以，比较方便。这里的两个xml文件，放在main下方的新建的一个assets里面，这样打包成apk方便读取。 assets读取
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2024-04-09 13:17:41
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1.读取1.1.OpenCV方式导入需要的包：import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline #使得matplotlib的图片显示功能能够在jupyter notebook上使用读取图片，默认是color方式：img1 = cv2.imread('Lena.jp
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2023-08-03 10:21:46
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如何将一个斜放的矩形从一个图像里复制出来？ 大致思路如下： 1、创建一个与源图像src 的 size 相同的单通道矩阵 mask ，并 cvZero( mask )； 2、用 cvPolyLine() 将已知的4个角点连成一个四边形，画在 mask 上； 3、用 cvFillConvexPoly 或 cvFillPoly 将 mask 上的四边形涂色； 4、用 cvCopy(src, dst, m
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2023-10-11 21:18:13
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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1 图像处理、计算机视觉、Opencv1.1 图像处理图像处理是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理包括三部分：图像压缩增强与复原匹配、描述、识别1.2 计算机视觉计算机视觉可以看做是如何使用人工系统模拟人的视觉。1.3 opencv简介及组成opencv是一个开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。组成模块：(1)【calib3d】———C
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2024-03-23 09:29:12
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Android OpenCV 识别图片是否被打红光。这是一个在图像处理和计算机视觉领域具有广泛应用的技术，主要用于识别特定光源造成的影像变化。接下来，我将从多个维度分析和拆解这个问题，并分享我的实践经验。
## 背景定位
在很多场景下，我们可能需要识别一张图片中是否存在红光的影响，例如在某些医疗检测、安防监控、质量检验等领域。通过分析图片中红光的分布和强度，我
文章目录0 项目说明1 准备工作2 实验流程3 最后4 项目工程 0 项目说明在iOS上使用OpenCV实现图片中的文字框选提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 准备工作首先，需要去OpenCV官网下载iOS的framework，下载好后拖入新建的工程中即可，由于OpenCV库是使用C++编写，所以swift无法直接使用，需要使用OC做桥接，需要使用swift的同学可以看下这
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2024-10-29 20:47:32
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行图片识别的完整指南
在现代计算机视觉中，图片识别作为一个重要的应用领域，得到了广泛的关注和应用。作为一名刚入行的小白，你可能会感到一开始有些迷茫。在本文中，我将带你逐步实现使用 Python 和 OpenCV 进行图片识别的过程。我们将通过表格展示流程，并深入每一个步骤，确保你能理解每一行代码的用途和意义。最后，我还将提供相关的ER图和序列图，帮助你
文章目录0 前言1 课题背景2 效果展示3 具体实现3.1 图像对比过滤3.2 图像二值化3.3 图像侵蚀细化3.4 图像增强3.5 特征点检测4 OpenCV5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享
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2024-10-29 07:54:43
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文章目录通过opencv实现简单的人脸识别1.环境配置2.收集数据集3.人脸数据的处理4.通过神经网络训练模型5.进行人脸识别6.总结 通过opencv实现简单的人脸识别 网上有很多通过opencv实现的简单人脸识别，本文于其他文章差别不大，仅为作者复现代码后的一个学习记录。实现的过程大致为收集人脸数据集，通过神经网络训练出模型，然后将实时人脸放到模型中进行识别，其实就是解决一个简单的二分类问题
