使用opencv训练目标检测模型基于cascade模型 基于Haar特征的cascade分类器(classifiers) 是Paul Viola和 Michael Jone在2001年，论文”Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”中提出的一种有效的物品检测(object detect
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2024-05-13 09:28:00
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本文作者：小嗷 例如，在上面的图片中，你可以看到，汽车的镜子只不过是一个包含了像素点的所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能根据我们的需要而变化，但最终，计算机世界中的所有图像都可能被简化为数字矩阵和描述矩阵本身的其他信息。OpenCV是一个计算机视觉库，它的主要焦点是处理和操作这些信息。因此，您需要熟悉的第一件事是OpenCV如何存储和处理图像。MatOpenCV自2001年以来就一直存
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2024-06-18 21:32:12
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数字图像与机器视觉--基于python+opencv识别硬币和细胞数量以及条形码检测一、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。具体代码如下import numpy as np
imp
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2023-08-17 16:14:26
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文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
文章目录一、基础知识二、仿射变换2.1 平移2.2 放大和缩小2.3 旋转2.4 计算仿射矩阵2.5 插值算法2.6 代码实现三、 总结 一、基础知识 首先，对几何变换做个简单了解。打开任意一个图像编辑器，一般可以有对图像进行放大、缩小、旋转等操作，这类操作改变了原图中各区域的空间关系。对于这类操作，通常称为图像的几何变换。 一般而言，完成一张图像的几何变换需要两个独立的算法：首先，需要一个
利用OpenCV将实时读取视频流，将每一帧的图像转换为hsv类型，将特定hsv颜色区间的物体的像素值置为255，将区间之外的像素值置为0，形成黑白图像，再利用erode对图像进行腐蚀消除部分噪音区域和dilate对图像进行膨胀，将检测到的物体放大，最后在进行绘制操作。特别注意：因为我用的是绿色的笔来作为待检测物体，所以颜色接近绿色的物体都可能会被检测到。这个方法容易受到外界光线，背景颜色的影响，通
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2023-08-04 12:55:19
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调整基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别的参数1. 基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别问题很多训练好的XML文件不好用。2. 调整参数的意义 既然训练好的XML文件不好用，是不是意味着要重新训练分类器？如果需要检测的物体在OpenCV中有，那么尽量用OpenCV中自带的分类器。因为自带的分类器包含了很多工作
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2024-07-31 17:04:05
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因为OpenCv是用C/C++写的，所以需要释放内存cv2.destroyAllWindows()![图片]()
上述代码就实现了最简单的读取并显示图像的操作了。
### **1.2、opencv图像灰度转换**
灰度转换就是将图片转换成黑白图像。因为我们在人脸识别时，灰度图像便于识别，import cv2读取图像im = cv2.imread(‘./zxc/2.jpg’)灰度转换（第
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2024-09-04 11:12:26
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数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria 条件终止类cv::Range类cv::Ptr模板和垃圾收集cv::Exception类和异常处理cv::DataType<>模板cv::InputArray和cv::Ou
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2024-05-30 10:29:37
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1.目标检测 (1)什么是目标检测？ 判断一副图像或者视频的一帧存不存在目标物体，例如检测一幅图片中有没有花，有 没有人脸，或者检测一段视频中行驶过的车辆、行人等 检测完成后，也可以继续往深做目标识别，例如判断检测出的车是什么车，检测出的人脸是谁等等，在今后机器学习算法以及深度学习、人工智能的发展下，对目标的快速精准识别已经成为可能 (2)基本步骤从上图我们可以看出来，通过对一副输入图像或视频帧先
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2023-10-03 18:51:33
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DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Timeproject website: http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam系统，通过融合从消费级传感器捕获的rgbd扫描。我
放射变换相关函数warpAffine和getRotationMatrix2D，SURF（特征点描述）算法在OpenCV中进一步的体现与应用。一、仿射变换1.1 初识仿射变换仿射变换（Affine Transformation或Affine Map），又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，保持了二维图形的“平直性”（即：直线经过变换以后依然是直线）和“平行性”（即：
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2024-07-24 17:08:56
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文章目录0 简介1 车牌识别原理和流程1.1 车牌定位1.2 基于图形图像学的定位方法。1.3 基于机器学习的定位方法。1.4 字符分割1.5 字符识别2 基于机器学习的车牌识别2.1 支持向量机SVM2.2 SVM识别字符3 深度学习字符识别4 算法优化和创新 (车牌倾斜校正)5 GUI交互界面代码分享6 最后 0 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以
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2024-08-08 11:08:17
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第一次尝试训练自己的分类器，中间经过了一些曲折，终于成功了。在此将过程分享给大家，希望对初学者有帮助。经过实际操作，发现最困难的部分确实是样本的准备，不仅数量要多，而且要包括各种场景，才能最终达到目标检测的目的，这里只是简单介绍一下训练过程。对于目标的准确检测还需要从各个方面进行优化。整个过程分为三步：1、创建样本；2、训练分类器；3、利用训练好的分类器进行目标检测为了方便进行创建，这里将open
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2023-09-15 22:30:24
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提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
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2024-05-01 14:19:08
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网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
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2024-03-07 17:10:05
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# Python 使用 OpenCV 训练模型并识别物体
在计算机视觉领域，物体识别是一个核心任务。借助 Python 的 OpenCV 库，我们可以轻松地训练模型并识别图像中的物体。本文将介绍如何使用 OpenCV 完成这一任务，以及提供相应的代码实例和理论背景。
## 一、准备工作
在开始前，请确保你已经安装了以下库：
```bash
pip install opencv-python
工训备赛日志（三）——基于PaddleLite的垃圾分类模型在树莓派上的部署引言：笔者用树莓派4B，在OpenCv和PaddleLite2.8环境下，将之前训练好的模型成功部署，本文内容分为四个部分，分别是：树莓派4B环境搭建、模型的转换、模型部署、结果演示四个部分。目录：一、树莓派4B环境搭建1.OpenCv-Python安装2.PaddleLite源码编译安装二、模型转换三、模型部署一、树莓派
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2024-08-18 14:37:55
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目标：用python编程，使用opencv架构检测下图中的矩形：代码如下：import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_file = "rectangle.jpg"
img1 = cv2.imread(img_file)
img = cv2.resize(img1, (640, 400))
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2024-08-29 17:58:00
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