摄像头人脸识别测距应用实现在上篇中初步实现了摄像头人脸识别测距,经过研究发现测试时只能是成人测的相对还可以,小孩子就不太准了,这和标定参照是有很大关系的。于是对软件进行了进一步优化和完善,增加了性别,年龄的识别,在得到性别和年龄后再根据大数据得到相应的参数来测出与摄像头的距离是比较正确的方向。在不同的摄像头使用时增加了标定功能,能适用于不同的摄像头。本次使用了opencv4.01+qt5.11.3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Android图像识别
在当今数字化时代,图像识别技术已经成为人工智能领域中的重要应用之一。Android作为全球最流行的移动操作系统之一,也在图像识别领域有着广泛的应用。本文将介绍Android图像识别的基本原理、常用工具和示例代码,帮助读者更好地了解和使用这一技术。
### Android图像识别原理
Android图像识别是通过分析输入的图像数据,识别图中的物体、场景或文字等信息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。提前说了下,OpenCV我个人还是个小白阶段,原来的数据处理是想提取车牌信息再通过OCR把车牌识别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 切边源图像:       需求:扫描仪扫描到的法律文件,需要切边,去掉边缘空白,这样看上去才真实,人工操作成本与时间花费高,希望程序自动实现,高效、准确。 实现思路:边缘检测 + 轮廓发现或直线检测最大外接矩形。例子代码:  #include  效果图       总结:先利用 Canny 算子检测图像的轮廓,再利用 findContours 发现轮廓,因为这时候会得到很多轮廓,而我们只            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            代码实现的前提在上周的报告中说道,在目前的施工环境下,混凝土坍落扩展度是在一个固定尺寸测量盘上完成的。由于测量盘的真实尺寸是为我们所知的,同时测量盘具有比较独特的金属色泽,因此从图像识别的角度,测量盘是一个比较好的参考物。这将为我们的图像中物体的尺寸识别提供可能。也就是说,为了确定图像中物体的大小,我们需要有一个参照物,这个参照物应该具有下述两种性质:1.这个参照物的真实尺寸是为我们所知的。2.这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            完成了一个小作业,基于百度的图像识别SDK完成动植物的识别。 1.去百度智能云创建自己的应用。 2.首先去百度图像识别文档中获取它需要的jar包,导入自己项目中  3.根据你的API Key 和Secret Key获取access_token,这个就相当于接口调用的凭证,这个代码也是在提供的文档中找到的。public static String getAut            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Unity-Hololens-Vuforia开发(图片识别和模型识别)有些东西纠结了许久,所以来记录一下 文章目录Unity-Hololens-Vuforia开发(图片识别和模型识别)环境一、环境要求二、步骤1.创建新的Unity工程2.导入Vuforia3.导入MRTK4.Player Setting设置5.MRTK工程设置6.导入Vuforia图片识别、模型识别数据包7.测试8.Hololen            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天学长向大家介绍一个机器视觉项目
**深度学习卷积神经网络垃圾分类系统**
    @目录0 简介1 背景意义2 数据集3 数据探索4 数据增广(数据集补充)5 垃圾图像分类5.1 迁移学习5.1.1 什么是迁移学习?5.1.2 为什么要迁移学习?5.2 模型选择5.3 训练环境5.3.1 硬件配置5.3.2 软件配置5.4 训练过程5.5 模型分类效果(P            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            平台:Win7 64bits + Visual Studio 2012 + OpenCV 2.4.10童鞋们,我们继续翻目录,哈哈哈当然我不是翻目录,我是真的已经一字一句看过了,我自认为C语言基础还是很好的,代码方面可以看得很快。但是算法方面有点吃力。下面红色文字是我自己的总结!第二部分 初探core组件 83第4章 OpenCV数据结构与基本绘图 854.1 基础图像容器Ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一. 主要功能1. 人脸检测:在数字图像中查找人脸并检测关键特征点,ICAO9303/ISO19794-5对人脸检测提出了如下项目;2. 检测项评价范围设定:按不同的数字相片规格和应用要求对检测标准进行设定;3. 照片剪裁根据设定的规格对照片进行剪裁;4. 相片检测根据设定的各检测项评价范围,对数字相片逐项测定,并提供相应数值;5. 色彩调整根据设定色彩范围,对照片中人脸部分的色彩和高光进行自动调            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天,在使用人脸识别的时候出现了一个问题我用了两种方法获取照片,一种是自定义相机,一种是调用系统相机调用系统相机,能够识别出来,没问题,然后我开始把人脸识别接口嵌入UI中,并使用自定义相机然后,出问题了,不论怎么识别,识别出来的结果都是正确的,也就是说,错误的照片也识别是正确的,这就是个大问题了但是,自定义相机得到的图片属性和调用系统相机得到的图片是一样的,然后测试开始先调用系统相机获得照片,up            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用,比如拍照识物,还有手机的AI拍照,在学术界,每年也有很多图像分类的比赛,本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型,然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线,读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验(&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                   &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实现android图像识别的几种方法
点击这里下载第一种代码
最近完成了毕业设计,论文名为基于图像识别的移动人口管理系统。编写过程中学到了几种图像识别的技术,先写下来与大家分享。
第一种,直接使用免费得图像识别web服务器 地址为http://maggie.ocrgrid.org/
实现代码:1.为了提高图像的识别率,首先要灰度化
[java]
privateBitmap conve            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、四大图片缓存基本信息 Universal ImageLoader 是很早开源的图片缓存,在早期被很多应用使用。Picasso 是 Square 开源的项目,且他的主导者是 JakeWharton,所以广为人知。Glide 是 Google 员工的开源项目。Fresco 是 Facebook 的开源的图片缓存二、基本概念在正式对比前,先了解几个图片缓存通用的概念:RequestManager:请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、初识Android-OpenCv1,OpencvOpenCv是一个开源的基于BSD许可的库,拥有数百种计算机视觉算法。OpenCv具有模块化的结构,这意味着开发包由多个模块组成,具体如下: 核心功能:定义了基本的数据结构和基本功能,便于其他模块调用。 图像处理:包含了很多对图像进行操作的算法,例如:几何变换,直方图统计,颜色空间转换等。 影像处理:一个对视频分析的模块,可实现动作判定,背景弱化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文档拍照识别SDK文档拍照识别SDK需求背景: 在很场景中都涉及到对纸质文档汉字的录入,传统的手机录入速度非常慢,体验差。针对这些需求,我们推出了文档拍照识别SDK,使用手机或者平板电脑对纸质文档进行拍照后,可以自动识别文字。目前支持android和ios主流操作平台,提供SDK开发包,支持二次开发。可集成到各种APP中,集成后即可获得拍照识别图片文字的功能。  相对于传统的手工录入方式来说,OC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于图像处理方面的收获:五月中旬的时候接了个细胞检测的活,要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞,大致看了客户发给我显微镜上的图片,发现能做,于是就接了下来,客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以,本人因为一直做Java,做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后,做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型,包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处,并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过,作者的创新之处在于透过这些经典的模型,讨论未来图像识别的新方向,并提出图像识别无监督学习的趋势,并引出生成对抗网络,以及讨论了加速网络训练的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强(灰度变换)3.2.1.2 空间域增强(代数运算)3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强  学习自:M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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