想要做个opencv识别车牌的实战项目，于是先写了一个神经网络用于后续车牌数字、字母、汉字的识别。部分代码参考自这篇文章。识别的正确率可以达到百分之九十三以上，对于数字和字母的识别准确率很高，由于训练集较少，对于汉字的识别率较低。 编译器：vs2019 环境：OpenCV3.4.4 工程文件GitHub链接：链接 源代码：#include <opencv2/opencv.hp
1OpenCvSharp4初探2告别EmguCV！OpenCvSharp3 初探
原创
2021-08-30 10:40:16
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在C#中使用OpenCV（使用OpenCVSharp）
1、什么是OpenCVSharp
为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了Op
opencv的命名空间#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;图像的载入：imread()函数Mat imread(const string& filename,int flag=1);(1) 第一个参数，const string
opencv中具有检测人体各部分的级联分类器，在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面。这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件。它们分别是：检测头像haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml检测眼睛haarcascade_eye.xml或者haar
OpenCV笔记一. 图像预处理1. 图像显示与存储1.1 颜色空间颜色空间（RGB）加法混色三通道：RGB一个像素的颜色值：（b,g,r）取值范围：[0,255] or [0.0,1.0]颜色空间（CMY(K)）减法混色，用于印刷四通道
Cyan通道Magenta通道Yellow通道black通道（key通道）一个像素的颜色值：（c,m,y,k）取值范围：[0,255] or [0.0,1
1、图像的加载、修改与保存涉及API：cv::imread(); //读取cv::imshow(); //显示cv::cvtColor(); //修改cv::imwrite(); //保存扩展图像窗口创建API：cv::namedWindow(); cv::namedWindow需要两个参数，第一个参数是窗口名称，第二个参数是关于窗口操作的关键字（包含：WINDOW_AUTOSIZE会根据图像大小
可以直接跳到最后整体代码看一看是不是很少的代码！！！！思路：1. 数据的整合2. 图片的灰度转化3. 图片的二值转化4. 图片的轮廓识别5. 得到图片的顶点数6. 依据顶点数判断图像形状一、原数据的展示图片文件共36个文件夹，每个文件夹有100张图片，共3600张图片。每一个文件夹里都有形同此类的图形二、数据的整合对于多个文件夹，分析起来很不方便，所有决定将其都放在一个文件夹下进行分析，在pyth
8.4 图像的矩从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量关于该图像不同类型的几何特性信息，如大小、位置、方向、形状等 （1）一阶矩与形状有关 （2）二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 （3）三阶矩关于平均值的对称性的测量 （4）二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩，不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的特性。8.4.1 矩的相关函数1.矩的计
Computer Visual 机器视觉快速入门教程·上前言本教程是根据B站同名的一个3h快速入门C++课程改写（https://www.bilibili.com/video/BV16K411W7x9），在这里使用了C#语言重新实现。 在本篇教程中我们将学会基础的一些OpenCV操作。同时在这篇教程中也会告诉你为什么有时候内存会突突突的往上狂涨。建议您配合上面视频和官方API文档食用。环境配置点击
SamplesCore C# (.NET Core / .NET Framework) sample 笔记#1、人脸检测 级联分类器
using OpenCvSharp;
using SampleBase;
namespace SamplesCore
{
/// <summary>
/// Human face detection
/// http
实现RTSP摄像头数据转RTMP推送到服务器，可以用第三方库或者工具实现，总体设计架构如下： 一个好的转发模块，首先要低延迟！其次足够稳定、灵活、有状态反馈机制、资源占用低，跨平台，最好以接口形式提供，便于第三方系统集成，整体功能设计如下：1. 拉流：通过RTSP直播播放SDK的数据回调接口，拿到音视频数据；2. 转推：通过RTMP直播推送SDK的编码后数据输入接口，把回调上来的数据，传
1. 斑点工具作用探测并且分析图像中的二维形状，斑点通过辨别处于用户定义的灰度范围 内的不同的像素组，来查找对象。简单理解就是将一幅灰度图像，根据用户选定的灰度等级进行分割。 一般用在没有特定的图形轮廓，但是可以通过明暗提取特征的应用，比如：2. 工具的部署流程：3. 斑点工具的使用：添加CogBlobTool工具到Job中打开CogBlobTool工具编辑 极性：黑色背景中检索白色特征，或者白色
链接：https://pan.baidu.com/s/1pErTmMNXPNiTdfBSlTY8Sw 提取码：kbbq2020.05.18更新 我把源码传到百度云了，需要的自取 链接：https://pan.baidu.com/s/1B6XFOKfxxhRf9jNNVhQH9A 提取码：5xzs2020.04.09更新 这是去年五月份写的一个小软件了，当初就是用的这小程序拿到现在工作的机会，目前工
0.1．关于OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的机器视觉和机器学习软件库。OpenCV为计算机视觉提供框架，产品受BSD授权。OpenCV库含有超过2500种优化的算法，其中包括全面经典的和当今世界最先进的机器视觉学习算法，可以用来检测和识别人脸，识别对象、人类行动的视频分类，跟踪相机移动，跟踪物体移动，提取对象的3D模型，
利用OpenCV的函数matchTemplate()实现在图像中寻找、检索、搜索模板图像【图像模板匹配】在博文 https://www.hhai.cc/thread-220-1-1.html 中我们利用直方图的反向投影原理可以寻找图像中具有某个直方图特征的部分。 但是有时候会遇到这样的情况：图像中某个部分的直方图与某个特征的直方图相同，但内容却完全不一样，这个时候我们通过直方图的反向投影原理找到的
一：方法原理图像形态学操作的时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感，另一些不敏感。这样就会是敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作:膨胀和腐蚀。使用不同的结构元素实现对输入图像的操作，得到不同的结果。 **膨胀：**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值。 **腐蚀：**输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值。二：示意图二
本项目使用到Halcon的OCR识别，也可使用Opencv训练数据集来识别日期。使用Halcon主要是因为用OpenCV训练数据集较为麻烦（对小白不太友好），而Halcon本身便自带许多已训练好的数据集，并且使用Halcon的ocr助手也是相当容易的。下面介绍如何使用Halcon的OCR助手第一步：打开新的OCR第二步 加载一个示例图像，再标记出需要识别的文本位置，右键确定，点击分割第三
四、像素操作（读写像素、修改像素值） 1、遍历图像像素int height = gray_src.rows;//获取图像行数
int width = gray_src.cols;//获取图像列数
for (int row = 0; row < height; row++) {//遍历图像各个像素点的像素值
for (int col = 0; col < width; col++
下载所需的工具(都可在对应的官网上下载)
QT的集成包（qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.0.exe），它集成了MinGW、Qt Creator等，不需要你再单独下载MinGW和Qt Creator。OpenCV3.0.0CMake3.3.0 安装QT（需要先在官网上注册账号，注意组件选择的时候全选）安装OpenCV设置解压路径就OK安装CMake，过程
