1. dlib2. openCV3. numpy4. pyqt5 and pycharm 1. dlibDlib是一个机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。Dlib官网地址Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib是开源的、免费的. 特点是： + 文
# Android实现人脸对比
人脸识别技术作为生物特征识别的一种方法，已经在各个领域得到广泛应用。而人脸对比则是人脸识别技术中的重要环节之一，用于判断两张人脸图像是否属于同一个人。在Android平台上，我们可以使用`dlib`库来实现人脸对比功能。
## 引入dlib库
首先，我们需要在Android项目中引入`dlib`库。可以通过在项目的`build.gradle`文件中添加以下代码
原创
2023-08-25 14:20:43
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博客适用人群：opencv的初学者及以上特点1：博客以opencv4.5.0为例，支持opencv3和opencv4的任意版本特点2：编译的opencv包含了contrib，同时支持cuda和eigen特点3：一次配置，长期使用（博客有错误或者不详细的地方，欢迎留言，看到消息就回复）详细的流程（见目录）如下：目录1、下载源码2、使用CMake编译3、VS2017编译4、设置环境变量5、opencv
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2024-05-14 08:32:30
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卷积：一个特殊卷积所实现的功能由其卷积和的形式决定，这个核本质上是一个大小固定，由数组参数构成的数组。数组参数的参考点位于数组的中心。数组的大小称为核支撑。 Filter2D 对图像做卷积 void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
const CvMat* kernel,
CvP
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2024-07-09 20:47:20
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函数 CV_EXPORTS_W double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );
//! compares two histograms stored in sparse arrays
CV_EXPORTS double compareHist( const SparseMat& H1, const
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2023-09-29 21:29:32
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人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。Haar-Cascade,HOG-SVM,深度学习正是代表着人脸检测乃至目标检
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2024-03-15 05:21:13
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我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑。虽然，工具能够帮助你锻炼技能，但它们并不能使你成为一位能者（Craftsman）。一位真正的能者，在他们的口袋中往往会拥有许多不同的工具。另外，他们还能明智地挑选一个合适的工具去完成自己的工作。因此，能者并不与工具产生挂钩，而是自身的技能。有时，我会觉得那些所谓的编程语言很可笑。因为，参与大战的人总纠结于哪门语言是最好的。然而事实上，作为编
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2024-04-08 21:57:08
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使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z
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2024-05-24 18:02:38
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编辑一个sh 和 txt 同放一个目录下#!/bin/sh
# by oldboy training.
# http://oldboy.blog.51cto.com
girlname="$1"
pos_stdy="$(($(stty size|cut -d ' ' -f1)/3*2))"
pos_stdx="$(($(stty size|cut -d ' ' -f2)/2))"
tot
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2024-09-20 14:11:17
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直方图的对比 OpenCv提供了5种对比直方图的方式：CORREL（相关）、CHISQR（卡方）、INTERSECT（相交）、BHATTACHARYYA、EMD（最小工作距离），其中CHISQR速度最快，EMD速度最慢且有诸多限制，但是EMD的效果最好。世界总是充满了矛盾，而我们的工作就是化解矛盾（ 需要注意的是：EMD方式要
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2024-05-25 19:26:40
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为什么会有把二者结合这个想法，主要是在接触过这两种工具后，发现它们对图像处理有自己独特的优势，但也有自己的缺点，借助C++，opencv可以实现许多自己想实现的功能，但是在界面设计上得花另一番功夫，Labview的长处就在于它的界面设计简单，控件拖拽所见即所得，与QT有点类似，当然QT的跨平台性是labview比不了的，可是labview在功能实现上的快速性和简洁性也是较大的优势，对labview
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2023-12-18 12:59:41
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_result, img_gray1, img_gray2, img_g
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2018-10-02 15:18:00
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本文主要介绍了如何使用PIL库和opencv库读取图片，并查看图片属性信息，并记录作者在项目过程中读取图片踩过的坑。1. 安装所需环境opencv-python==3.4.3
pillow==7.2.0
matplotlib==3.2.0使用pip命令安装（conda命令也可以）pip install opencv-python==3.4.3
pip install pillow==7.2.0
p
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2024-01-25 18:30:28
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目录由于最近学OpenCV，需要做个笔记，方便下次复习使用。本文分为以下几个部分：对比度、亮度离散傅里叶变换对比度、亮度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度，数字图像 f(x，y) = i(x，y)* r(x， y) ，如果灰度值在[0，255]之间，则 f 值越接近0亮度越低
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2024-03-28 22:55:42
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今天要说的事情很简单，就是比较了一下 PIL 和 cv2 resize 图片的速度。我们都知道，Python 中有关图像处理的库有很多，常见的有 cv2，scikit-image，PIL （严谨点应该叫 Pillow，下文就用 PIL 来代替了） 等等。在用 Python 进行深度学习图像任务的时候，我们常常会使用 PIL 这个库来读取图片（尤其是在用 PyTorch 的时候）。至于为什么 PIL
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2024-04-10 15:32:02
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# Android OpenCV 特征比较实现指南
## 引言
在Android开发中，使用OpenCV库可以实现图像处理和计算机视觉任务。其中，特征比较是一项常见的任务，它可以用于图像匹配、相似度计算等应用中。本文将向你介绍如何使用Android OpenCV库来实现特征比较。
## 整体流程
为了更好地理解特征比较的实现过程，我们可以将其分为几个主要步骤。下表展示了这些步骤以及每个步骤
原创
2023-08-14 12:49:17
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# OpenCV图像比较在Java中的实现指南
在计算机视觉领域，图像比较是一项重要的任务。在本文中，我们将讨论如何使用Java和OpenCV库实现图像比较。我们将提供流程步骤，逐步解释代码，并展示类图和序列图来帮助理解。
## 流程步骤
首先，我们需要了解实现图像比较的主要步骤。下面是一个表格，总结了实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#inclhsv_b
原创
2022-09-08 20:22:41
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高斯滤波图像高斯滤波是一种常用的图像平滑算法，它的基本思想是在空间域中对图像进行加权平均，权值由高斯函数决定。高斯滤波的优点是在平滑图像的同时保留了图像的边缘信息。下面是图像高斯滤波的代码实现：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("example.j
//cv::Mat src = (cv::Mat_<unsigned int>(3, 3) << 1, 2, 3, 10, 11, 12, 100, 110, 120); cv::Mat src(3, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat src1
原创
2022-01-25 14:24:38
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