最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程(亲测可行)，不过是基于cpu的，蓝瘦。。。参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置)(faster-rcnn配置)环境：ubuntu16.04一、首先要配置好opencv这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-rc1(版本最好3.0.0以上
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2024-08-22 11:44:05
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一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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一、opencv的示例模型文件opencv4.0.0中暂未提供cpp代码，使用python代码改编，参考https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/mask_rcnn.py，我们使用的模型为 mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pb，选择InceptionV2是因为其速度更快，其他更好效
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2024-02-29 16:31:27
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本文主要介绍OpenCV的DNN模块的使用。OpenCV的DNN模块自从contrib仓库开始，就是只支持推理，不支持训练。但是仅仅只是推理方面，也够强大了。现在OpenCV已经支持TensorFlow、Pytorch/Torch、Caffe、DarkNet等模型的读取。本文们就以风格迁移为例，来看一下OpenCV DNN模块的用法。相比于复杂而耗时的模型训练过程，模型推理就显得简单多了。简单来
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2024-02-13 21:56:51
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OpenCV是学习计算机视觉的重要工具之一，然而多年以来，在深度学习的deBuff下，OpenCV给人一种与时代脱节，只有传统的视觉解决方案的一种错觉。实际上，OpenCV每次更新都会结合学术领域前沿的成熟算法。在OpenCV 4更新之后，更是将深度学习作为主要的更新内容。但是OpenCV还是给人一种传统的感觉。实际上，这是我们并没有真正了解OpenCV。在OpenCV中有一个名为opencv_c
CNN实现手写数字识别导入模块和数据集import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
(x_train,y_train),(x
很粗糙的跳读了一下learning opencv这本书，网上说是入门的，可看到后面根本没法看下去了，都是公式，就写一下一些笔记吧：（1）当你看到CvArr*时，你可以用IplImage*参数传入 （2）CvCapture结构包含从摄像机或视频文件中读取帧所需的信息，根据视频来源，使用下面两个函数之一来初始化CvCapture结构CvCapture * cvCreateFileCapture(con
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2024-03-17 00:30:10
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首先介绍一下我在开发过程中用到的技术。（1）利用车牌颜色的对车牌进行定位。首先我们要设定蓝色的数值范围，在图片中不同的蓝色有不同的数值，只有设定了范围才可以对原图中的蓝色车牌进行定位。（2）擦除多余的蓝色更加进准的定位车牌的位置。该方法主要目的是排除在以蓝色定位时由于有其他的蓝色部分会干扰车牌的地位，未能擦除多余的颜色可能导致车牌位置不准确。（3）车牌分割算法。要划分定位车牌，然后将字符分成划分的
一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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主题 本章我们要学习的是运动物体的跟踪，现代图像处理中经典的几种跟踪方法主要是：meanshift（均值漂移），Camshift（meanshift的优化版本），KCF，光流法等。 我们本章主要介绍的是前两种，meanshift（均值漂移）以及Camshift（meanshift的优化版本）均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移，该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域
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2024-04-29 20:57:17
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目录1. opencv3.1.0的文件结构1.1. build文件夹1.2. source文件夹1.3. opencv的组件构成【core】 ——核心功能模块【highgui】【imgproc】【calib3d】【features2d】【flann】【ml】【objdetect】【photo】【stitching】【superres】【video】【Videostab】【imgcodecs】【sh
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2024-04-17 08:41:59
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Advancedeast项目地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 环境:VS2017+opencv4.1.2运行结果如下:基本步骤:首先介绍一下与AdvancedEAST的使用相关的一些原理.AdvancedEAST的网络结构如下图: 图片输入网络后依次输出三种数据,简单使用的话可以只用第一个,我只用了第一个. 从网络结构也可以看出来有三个输出网络
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2024-04-15 21:50:19
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一共八种工具，八种工具包括：BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。（最低支持OpenCV 3.0.0）MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）KCF Tracker：比BOOST
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2024-04-22 21:53:24
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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1. 知识点算术操作；像素算术操作。2. NumPy算术操作 和 OpenCV像素运算2.1 加法2.1.0 cv.add 函数cv.add(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]])2.1.1 代码测试读取图片butterfly和lena；获取两张图片[0,100]位置的像素值；使用加法、np.add、cv.add进行算术操作。import cv2 as cv
import
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2024-08-17 10:28:50
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好久没写了，最近在做一个教授给的任务，任务要求就是使用华硕的Xtion pro 这个设备（和微软的Kinect差不多）来识别一个一个的小机器人的位置和角度。做之前什么都不知道，上网查了好多资料，但是中文的资料较少，所以写点东西出来一是给自己记录，而是方便以后研究这个东西的童鞋。首先介绍一下思路：Aruco是一个做显示增强技术的库，但是我只要它的识别坐标和角度的功能OPENNI2 相当于是个驱动
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2024-03-07 22:10:09
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相机标定规范及opencv实现
一、标定规范： 对于张正友相机标定的标定规范，版本也有很多，我这里只写一下我个人使用的方法和遇到的问题以及解决办法。 1. 标定的棋盘格一定要选黑白间隔的，而且不要有边框，就白色底色上话黑白格就可以，如果有边框的棋盘格，可能会检测不到角点。 2. 拍摄棋盘格的时候，要保证棋盘格大概占据视野范围的三分之二，最少不能少于
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2024-04-01 00:00:17
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