在科学技术快速发展的今日，图像处理技术在科研、军事、工业生产、卫生、教育等与人类生活息息相关的领域得到广泛的应用。人脸识别、自动驾驶、各种无人服务，这些新兴技术都体现了机器视觉系统正确认知客观世界的重要性。边缘检测是图像处理中最基本却又最困难的一个问题，边缘检测更是实现图像分割、目标识别等图像技术的重要前提。图像边缘指的是图形周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，是图像最基本的特征。所谓图像边缘检
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2024-08-21 08:48:38
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卷积实现图像边界识别原理基础知识首先我们知道图像的矩阵如下图所示：其次我们需要了解卷积是怎么样计算的，定义一个卷积核（size较小的矩阵），在图像矩阵上移动，每次移动一个单位，直到把图像矩阵遍历完，如下所示：具体是两个矩阵进行点乘，等到的值放进卷积核左上角位置的图像矩阵中，遍历完图像矩阵全部元素，得到一个大小与图像矩阵一样的新矩阵因此，我们可以用python的numpy库实现线性代数的运算：np.
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2024-04-04 19:13:42
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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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2023-07-30 21:46:19
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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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2024-04-06 10:39:34
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C# 使用OpenCVOpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。C#在上位机开发中比较常用，有些项目需要在上位机上加入一些机器视觉相关的功能，在下面简单介绍了C#中使用OpenCV库的方法。安装OpenCV包在管理NuGet包中，搜索OpenCvSharp4，安装三个包，OpenCV在Net平台的核心包O
仔细想想距离写上篇文章已经很久了，最近都忙于工作和睡觉打游戏（朋友的名字叫游溪），以至于没有写接下来的东西。。记得上篇文章写的是关于自定义camera的()。。那么该篇将在原有的基础上加上人脸识别的功能。已经亲测，可以实现！！！三个类,很简单，其他难得我也不会搞： 主要通过：FaceDetectionListener 实现废话不多说直接上代码： AutioTakeActiity 该页面只有一个跳
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2024-05-12 23:28:56
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大家在上课或是开会的时候，有时候会不会需要记笔记？但是，有时老师讲课的速度太快，或是会议内容过多的时候，我们做不到边听边记，一般这样的情况你是怎么做的呢？换做是我的话，我会选择直接将内容用拍照的方式记录下来，之后再将图片转换成文字，这样即方便我后续整理笔记，又能提高效率。那你们知道图片转文字识别软件哪个好吗？想知道的话，跟我一起往下看吧~软件一：录音转文字助手推荐指数：★★★★☆这是一款专注于录音
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2023-09-12 11:01:15
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深度学习安卓系统图像识别原理的描述
在当今的技术时代，图像识别已经成为了一个至关重要的领域，尤其是在移动设备应用里。安卓系统因其广泛的用户基础和丰富的开发环境，成为了实现深度学习图像识别的理想平台。这篇文章将讨论“深度学习安卓系统图像识别原理”，通过对背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面进行详细探讨。
### 背景描述
图像识别技术的快速发展使得其在多个领域得到应用，从自动驾驶
《＜一 编译＞ ndk 编译live555 for android》 《＜二：使用，接收端＞ android NDK使用live555+Mediacodec播放RTSP视频流》 《＜三：使用，接收端＞live555--接收端 testRTSPClient.cpp 源码分析-读取rtsp流demo》 《＜二：使用 ,接收端＞live555 拉流 udp 重排序》 《＜三：
引言 在对图像的处理中，我们常常需要识别图像中的边缘：列如在自动化驾驶中，需要对道路的边线进行识别检测；在特征提取的时候，我们也需要识别出特定物体的边缘，方便后续进行特征提取。边缘检测是图像处理中的重要一环，本篇文章将围绕边缘检测进行讨论。1、边缘检测的原理
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2023-12-11 15:56:33
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△ 来自虾米妈咪小朋友用妈妈的一寸照片通过了人脸识别，打击了小度音箱的家长监督机制。活体检测没做好。公交车身广告上的董明珠头像，被宁波交警系统拍了照，判定成“违法闯红灯”。活体检测没做好。所以，活体检测要怎么做？名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。△ 川川是假的，光头是真的
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2024-04-05 21:17:16
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一切现代生产制造过程中，最重要的是对流水线生产和操作数据进行汇总和分析。所以，当今工业物联网概念下的许多技术，都是为了提高这些环节的效率，其中最关键的一个环节就是边缘计算的应用。 早些时候，这些工作需要专业工程师或技术人员点到点记录，然后人工分析，提交，最后由管理人员做出决定，这个过程的人力和时间成本都是很高的。这类记录员所扮演的角色，实质上是连接生产端各个信息孤岛的链条。 边缘计算，又称
1.Sobel算子 其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因
对于机器学习也不是了解的很深入，今天无意中在GitHub看到一个star的比较多的库，就用着试一试，效果也还行。比是可能比不上TensorFlow的，但是在Android上用起来比较简单，毕竟TensorFlow还要又JNI的知识。这个库：onyx效果：用法非常简单，就是根据图片分析得到图片有可能的分类，这个学习的库是已经被训练过的，所以我们只需要直接让它识别就好了。得到的结果是根据可能概率由高到
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2023-08-02 16:45:19
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车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。 openCV是开源计算机视觉库，基于计算机视觉与机器学习，提供强大的图像处理能力。我们可以快速集成openCV库到android端，其中一种方式是直接安装openCV Manager，按需使用：启动服务去动态加载。这样前期配置更简
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2023-07-13 21:01:45
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目录一、简介二、程序流程图三、核心代码解析1.主界面跳转到拍照界面2.实现无触摸自动拍照（1）拍照功能：（2）预览功能：3.保存照片并返回主界面四、总结 一、简介最近在学习实现Android的拍照AI识别功能，主要通过调用手机系统的摄像机来完成拍照，并通过网络服务访问百度智慧云上的图像识别api来进行识图，最后将识图结果返回到app中。我把这个功能分成两个部分，分别是拍摄和识别，这篇文章讲的是拍
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2023-08-31 00:51:03
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文章目录前言一、准备工作二、使用步骤1.引入库2.分析接口三、动态选取图片1. 拍照上传图片2. 拍照上传图片总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作这里采用的是阿里云的印刷文字识别，至于为什么选择因为阿里对
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2023-11-05 12:18:56
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一．实验设备 计算机，MATLAB软件 二．实验目的 1.理解并掌握图像的边缘检测的原理。 2.学习使用matlab对图像进行边缘检测的操作。 三．实验原理 图像中包含的对象的边界所在位置的集合就是边缘。物体的边缘可以通过灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等来有计算机识别。从本质上说，边缘就相当于是两个区域相交的地方。图像的边缘信息在生活中尤为重要，在图像分析和人的视觉中起着图像识别的作用，
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2023-08-17 20:22:19
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基础概念什么是边缘？边缘是图像强度函数快速变化的地方，边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量如何检测边缘？为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用导数来检测不连续性。导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像
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2023-09-28 14:44:01
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一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
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2024-04-26 15:58:07
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