一、原理opencv支持3种人脸识别的算法，分别是： 1. Eigen Faces PCA（特征脸方法） 2. Fisher Faces LDA（线性判别分析） 3. Local Binary Pattern
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2024-01-05 14:10:32
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# 使用Java OpenCV检测图片中的红色
在这篇文章中，我们将学习如何使用Java和OpenCV库在图像中检测红色区域。这个过程涉及几个步骤，从环境配置到编写代码实现。适合刚入行的开发者理解和学习。
## 流程概述
以下是实现该功能的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤名 | 详细描述
原创
2024-09-02 05:55:04
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JPEGsnoop 是一款免费的照片真实性检测软件，它能读取各种编码信息来帮你判断出图片有没有被软件修改或编辑过。当你遇到有怀疑的照片时，可以用它来试试看，还是颇为有趣的。软件不仅支持普通的JPG格式，也支持内嵌在 PDF、AVI、MOV 等文件的图像。都说有图有真相，嗯，那是得有了 JPEGsnoop 之后才算…… 怎样使用 JPEGsnoop 来检查和鉴定照片？ 找人做原图恢复信
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2024-07-04 18:50:25
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首先利用opencv自带的训练文件haarcascade_frontalface_alt.xml和haarcascade_eye.xml检测人脸及人眼，其次初步尝试如何利用opencv训练数据以及获得训练文件(.xml). 一、利用opencv自带训练文件检测人脸 1. 创建级联分类器 2. 加载训练数据 3. 使用detectMultiScale方法检测人脸 4. 在人脸检测的基础上检
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2023-09-04 12:19:38
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haarcascade_eye.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xml放在程序目录下： #include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdio.h>
#include "
原创
2023-05-09 17:50:24
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1、人脸检测人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。作为机器学习深度学习的重要组成部分，人脸检测的基本算法至关重要。2、安转OpenCV安装OpenCV的主要目的是下载调用做人脸检测的XML文件。首先在OpenCV官网上下载OpenCV Home - OpenCV，然后点击Library的Releases：&
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2024-06-22 09:35:48
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# 如何使用Python判断图片中是否存在绿色
在计算机视觉中，图像的颜色分析是一个重要的任务。我们可以使用Python及其相关库来检测图片中是否存在特定的颜色，比如绿色。本文将为你提供一段代码示例，以及如何实现这一功能的步骤。
## 环境准备
首先，你需要安装一些必要的Python库。最常用的库包括`opencv-python`和`numpy`。在命令行中使用以下命令安装这些库：
```
合霍夫圆。使用的图片来自：://.ihalco ...
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2021-08-05 02:08:00
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openCV人脸识别移植到Android1、引入openCV人脸检测模块2、修改jni目录下的文件修改Android.mk修改Application.mk修改DetectionBasedTracker_jni.h和DetectionBasedTracker_jni.cpp3、进行ndk-build生成动态库4、修改build.gradle5、主要文件DetectionBasedTrackerFa
# 如何判断Python子图片是否在主图片中存在
## 一、整体流程
我们首先来看一下整个判断Python子图片是否在主图片中存在的流程，可以使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 加载主图片和子图片 |
| 2 |
原创
2024-03-03 06:18:45
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先贴一下完整的工程代码：#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <
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2024-03-28 09:02:27
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import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
# set blue thresh 设置HSV中蓝色、天蓝色范围
lower_blue = np.array([78,43,46])
upper_blue = np.array([110,255,255])
while(1):
# get a frame and show 获取视频帧并转
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2023-10-25 23:11:58
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在本文中，我们将探讨如何使用 Python 检测图像中是否包含特定元素的过程。这个过程可广泛应用于图像处理、计算机视觉以及机器学习等领域。随着深度学习技术的发展，图像识别的性能有了显著提升，因此掌握这一技能对于现代 IT 技术人才而言，显得尤为重要。
## 协议背景
随着人工智能技术的不断发展，图像处理成为一个重要的研究领域。图像分类、目标检测等任务逐渐被应用于各行各业。
时间轴如下：
-
在这里对上面给出的链接中的代码进行整理和修改了下，图像搜索的原理，以及搜索的大致步骤和想法，在原博主文章中已经讲解的很详细了，在这里我就不写了，对于上面链接中的代码，有些地方是需要改动的先贴出我的代码：直接上代码：color_descriptor.py# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/
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2024-06-12 11:21:41
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简略的介绍一下 : opencv是什么? , 人脸检测是什么? 最近对机器学习有点感兴趣,想直接从图像识别入手,这里选择了鼎鼎有名的 opencv ,一开始想直接调用opencv的api进行人脸的检测,功能也特简单,一:检测出人脸,用方框标记一下,二:输出图片中存在几个人.在opencv的 example 中找到了已经写好的示例,示例是对一个video中的图像识
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2024-08-13 11:37:51
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1. 功能说明通过摄像头识别圆形及矩形两种形状。 2. 电子硬件 本实验中采用了以下硬件：主控板Basra主控板（兼容Arduino Uno）扩展板Bigfish2.1电池7.4V锂电池通信2510通信转接板WiFi路由器其它摄像头配置OpenCV的Visual Studio 2015.net环境的计算机一台3. 功能实现
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2023-12-01 12:32:09
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导读本文将介绍使用OpenCV+OCR实现环形文字识别的详细步骤和代码演示。 背景介绍 光学字符识别(OCR)场景中有很多特殊情况，比如噪声、脏污、倾斜、变形等，都会对识别造成影响。环形文字也是其中一种，我们通常不能直接识别它们，而是先将文字转换到水平方向，再做识别。如下图所示： 如果我们直接识别，很容易识别失败，那怎么办呢？下面来详细介绍上图文字的识
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2024-02-09 07:55:44
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要求输入一张信用卡的图片，将上面的数字识别出来并写在卡上。 即： 由 变为：实现过程1、首先导入相关的模块。# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils # 自己写的py文件，文章结尾会讲2、定义绘图函数。# 绘图展示
def cv_show(na
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2024-02-23 19:34:31
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# 在 Java 中检测图片中的红色
在图像处理和计算机视觉的世界中，颜色检测是一项基本而重要的任务。本文将引导您通过一系列步骤，使用 Java 对图像进行红色检测。首先，我们将简要概述整个流程，然后逐步进行详细讲解。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
原创
2024-09-01 03:31:23
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OpenCV入门基础知识1.图片读取import cv2 #导入opencv工具包
print(cv2.getVersionString()) #查看opencv版本号
image = cv2.imread("opencv_logo.jpg") #cv2.imread()读取图片，图片可以用绝对定位，但不能用'\',其他的'/'或'//','\\'都可以，也可以用相对定位。
print(ima
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2023-11-03 08:19:43
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