一、需求将视频中有人脸的图片保存在本地人脸和眼睛范围需要用方框标注突出显示二、分析使用在GitHub已有的检测人脸项目 opencv2检测人脸项目流程读取视频文件读取当前秒视频的图像。(注：为了节省时间，读取视频的图像是一秒一秒读，而不是一帧一帧读)用GitHub项目已有检测人脸代码检测视频当前秒的图像是否人脸，并用方框标识将图片保存在本地三、代码VideoImgTest.pyimport tra
今天需要在嵌入式设备端运行C的程序，里面有依赖OpenCV的部分，这就需要编译安装好OpenCV才行，这个对于我来说还是比较陌生的，我很少用C，所以这里面也没少折腾，一路上遇上了很多的报错，这里我将完整的安装实践记录下来备忘，也希望帮到有需要的人。首先是下载所需要的源码数据：OpenCV项目仓库在这里，首页截图如下所示： 很火的项目了。 网速比较好的话可以使用下面的命令：git
小编这篇给大家带来的是如何用opencv在视野中识别出A4纸或者是某一个具体的靶标什么的，同样的算法改改可以用来识别其他的形状的物体，先来看看实际的效果： 由于小编是在虚拟机下调用摄像头出现了一些问题，还没有试试连续过程中的识别情况，等摄像头到了，小编会再后续中测试。 在程序开始之前我们先梳理一下解决这个问题的流程： 1、图像预处理（这里考虑到处理速度问题采用的是高斯滤波） 2、边缘检测（本文采用
使用Qt+OpenCV自己写了一个带旋转角度的NCC灰度模板匹配算子以及它的演示软件。算子的原理是基于NCC灰度匹配。一、什么是NCC匹配1、基于Normalized cross correlation(NCC：归一化互相关)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结
开篇：人生苦短，我用CV博主现在是一名大二在校学生，大一暑假接触了OpenCV，于是便被吸引了，彻底入坑了，秉着开源的精神，和大家分享知识，探讨技术，一起进步，所以我把相关笔记写成系列博客，记录自己日常所学，也便于复习。由于某些需求，博客主要使用C++来完成记录。准备工作电脑、键盘、visual studio、OpenCV、脑子和双手…人生第一个OpenCV程序：图片加载与保存第一个测试程序（图片
Similarity check (PNSR and SSIM) on the GPU的简单翻译，原文地址Global在使用OpenCV和相似性度量的视频输入教程中，我已经介绍了PSNR和SSIM方法来检查两幅图像之间的相似性。如您所见，执行过程需要相当长的时间，特别是在SSIM的情况下。但是，如果CPU的OpenCV实现的性能数字不能让您满意，并且您的系统中碰巧有一个NVIDIA CUDA GP
本人这几天用到图像追踪，网上搜了一大圈。大家都说kcf（被我叫肯德基）。这个东西说速度快。于是我想折腾一下。 说下正题：首先，我以前用opencv，版本3.2.0.这次我下载的opencv_contrib也是3.2.0.这个网上随便就可以搜到github代码库，下载相应的版本就可以了。 然后重点来了，安装过程网上一大堆，有的说不需要卸载opencv，有的说卸载。然后安装方法都是： 1.opencv
实验六 哈夫变换实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解哈夫变换的基本原理；掌握使用OpenCV实现哈夫变换的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在VS2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的函数实现哈夫变换检测线段。三、实验仪器、设备 计算机一台，已
1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
OpenCV模板匹配matchTemplate函数具体代码实现匹配结果如下 matchTemplate函数参考链接：基本思想是将模板图像在目标图像上滑动逐一对比，通过统计的基本方法进行匹配，比如方差检验，相关性检验等方法来寻找最佳匹配CV_EXPORTS_W void matchTemplate(
InputArray image,
InputArray temp
写在前面的话：这篇文章主要是总结一下使用方法，至于数学原理的话，大家请在网上找自己能看得懂的资料学习一下吧。至于adaboost和cascade是什么意思，或者你想搞清楚他们之间的联系与区别，网上也有很多资料可以查找，本文不再赘叙。那么你阅读本文之前所要知道的就是：adaboost是用很多不太好的分类器组合成一个好一些的联级分类器，casca
背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在
前言：公司前期有图片上传需求，已经满足，然后在此基础上又要求实现人脸检测，这时我懵逼了呀，没做过这呀，这不是难为我吗？我们用的还是H5页面，于是一顿网上查找资料，最终决定使用opencv.正文：1 首先导入maven jar包<dependency>
<groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId&
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2023-09-14 00:00:59
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本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第6篇文章，本人详细的解决了RGB转HSV，HSV通过AI来进行HSV转 inRange() 函数的范围值操作，简单全面的解决了OpenCV对于图像中某个颜色的分析工作，本文通过识别红色区域和蓝色区域来编写示例程序和博客，也讲述了各种操作，例如：RGB转HSV、转换工具、公式
C++ 和 OpenCV 实现卷积神经网络并加载 Keras 训练好的参数进行预测一. 背景二. Keras 定义神经网络结构channels_first 与 channels_lastchannels_first 与 channels_last 转换三. 用 C++ 和 OpenCV 实现网络结构输入图像处理卷积操作要点第一层 (conv_1)第二层 (max_pool_1)第三层 (conv
图像Ⅰ.头文件相关#include opencv2/opencv.hpp 可包含所有可能用到的OpenCV函数等，但会延长编译时间
从文件、视频和摄像头读入图像的函数包含在highgui内Ⅱ.OpenCV使用的命名空间cvⅢ.具体使用的部分#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;
int main( int argc,
目录官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules用OpenCV对图像做一些简单的操作1. 亮度调整与对比度调整2. 键盘响应操作3. 自带颜色操作4. 图像像素的逻辑操作5. 通道分离与合并6. 图像色彩空间转换7. 图像像素值统计8. 图像几何形状绘制官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules
用OpenCV对图像做一些简单的操作1. 亮度调整与对比度调整#
前言众所周知OpenCV是一个基于C/C++开发的功能强大的计算机视觉开源框架，官方提供了Windows(含Java封装库)、Android、iOS这几种环境下的已编译好的库。 一般情况下如果想在桌面操作系统中使用OpenCV，可以直接使用C/C++调用编译好的动态/静态库。 如果想要通过Java来使用OpenCV，可以先将相关功能用C/C++开发后编译为JNI库、再由Java程序调用(IPC、R
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思路
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运行结果
文字识别
预处理
代码
运行结果
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思路
STEP 1: 边缘检测 STEP 2: 获取轮廓 STEP 3: 变换
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代码
scan.py
# 导入工具包
import imutils
import numpy as np
import
一、基本思想 上图是目标检测的基本流程。 HOG属于特征提取，它统计梯度直方图特征。具体来说就是将梯度方向（0->360°）划分为9个区间，将图像化为16x16的若干个block,每个block在化为4个cell（8x8）。对每一个cell,算出每一点的梯度方向和模，按梯度方向增加对应bin
