我一度以为图像训练会很难，觉得很高深，直到我亲自做了一个图像的训练才认识到如果仅仅是单纯地学习和使用，真的很简单。本文按照如下顺序来进行详细解释如何进行图像识别训练过程：制作图像图像数据图像训练图像识别实例选取图像集我这里下载了12张杨幂的照片作为数据集来提取脸部照片ROI。#include <QApplication>
#include "opencv2/opencv.hpp"
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2023-12-01 22:36:16
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在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库来检测图像中的曲线是一个常见需求。这项技能不仅有助于图像分析，更能广泛应用在自动驾驶、医学影像、机器人导航等业务场景中。正确检测曲线的能力，直接影响到后续图像处理的效果，因此，本文将详细解读如何应用 Python OpenCV 来有效检测图像中的曲线。
### 问题背景
现代技术环境下，数据驱动决策日益依赖于从图像中提取的信息。比如，在
1 - 引言在数字图像处理中还提供了许多检测图像简单特征的方法，例如边缘检测、轮廓检测、直线检测、圆检测等。让我们用OpenCV实现以下这些算法吧2 - Canny边缘检测OpenCV提供了一个非常方便的Canny函数（以算法的发明者命名）import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('images/12.jpg',0)
cv2.imwrite("
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2023-12-15 10:38:56
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很多人在学习图像处理的时候，都会接触到边缘检测算法。但是，大部分人可能都只是会调用算法，而不知道算法的原理，也不知道边界检测之后应该怎么办。不知道怎么应用边缘检测的结果，感觉不知所措，只是肉眼可见检测的结果，而不知道下一步应该怎么处理。边缘检测只是图像处理的中间步骤，其实我们进行图像处理的目的是要提取出想要的特征，然后将特征表达出来。比如，提取图像的轮廓特征，矩特征等基本特征，还有一些高级特征也可
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2024-05-04 13:58:29
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目标在本教程中，您将学习：什么是图像直方图以及为什么它有用 通过使用OpenCV函数cv :: equalizeHist来均衡图像的直方图理论什么是图像直方图？它是图像强度分布的图形表示。它量化了所考虑的每个强度值的像素数。什么是直方图均衡？这是一种改善图像对比度的方法，以便拉伸强度范围（另请参阅相应的维基百科条目）。为了更清楚，从上面的图像中，您可以看到像素似乎聚集在可用的强度范围的
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2024-06-25 12:07:14
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计算机视觉指的是，能够用算法，让计算机看到我们能看到的世界，比如深度、颜色、形状和含义。我们将使用Python和OpenCV进行计算机视觉工作。 OpenCV代表开源计算机视觉。OpenCV包含您可以使用的丰富函数库。 OpenCV库有很好的文档记录，所以如果你对特定函数的参数或其他内容感到困惑，可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection，边缘检测，用于
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2024-01-05 13:55:27
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文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口，例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具有轻量高效的特点
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2023-11-06 23:14:37
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在工作和生活中，经常会有这样的需求，将测试过程中得到的数据进行记录。手动的点击识别效率会非常慢。最近自己写了一个自动识别数据水平段的值并记录的matlab代码，这里分享给大家。 这个识别代码要求数据是有一定水平段的，也就是说测试的时候需要在需要记录数据的点停留一段时间，就像下面这张图： 最后的结果是这个样子点击这里下载数据，免费 下面我们就使用代码一步一步识别水平段的数据，首先打开matlab，并
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2024-05-05 07:17:58
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“”“检测图像中的形状（目标识别）”“” 所用到的函数说明：contours,hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 返回值contours表示图像中的所有轮廓的list，np.array类型，返回值hierarchy可选项，表示轮廓关系的内在索引编号，没对应项的为负值。
# cv2.f
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2024-01-02 12:53:32
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§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
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2023-11-01 23:56:29
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2021全国电赛（F题）图像识别__数字识别 author: 冥狐 description: 之前打电赛需要用到嵌入式视觉识别几个数字，在此记录一下我的思路和方案。基于openmv的图像识别openmv简介OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块，以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Pytho
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2024-02-09 08:17:40
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前言在自动驾驶系统中，通常会用起点、终点和一个三阶多项式来表示一条车道线，多项式系数的求解一般用最小二乘法来实现。本文首先介绍两种基于最小二乘法的多项式拟合方法的原理，然后基于OpenCV用c++编写了这两种拟合方法的代码，最后通过一个完整的示例来展示如何通过一个离散点集拟合出一条多项式曲线。基于最小二乘法的多项式拟合原理推导代数方式求解多项式曲线拟合是指基于一系列的观测点去寻找一个多项式来表示这
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2024-03-28 13:09:45
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OpenCV学习笔记：第一节课：RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图0~255，亮度从黑色到白色R：红， G：绿， B：蓝而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道import cv2
import numpy as np
# numpy是一个数学运算库，可以自行搜索学习，一般与opencv搭配使用，有时还会用到matplotlib读取图像：img = cv2:imread('路径', 参数)
# 两
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2023-11-10 19:10:34
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函数的设置为了使图像识别的流程更加直观，我们提前设置一个函数用于图像识别过程中每一步的图像展示。def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用这个函数可以使得在图像识别过程中的每一步更加直观的展示出来，也可以用于检测每一步是否正确运行。读取一个模板图像我
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2023-07-27 20:21:06
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省电赛需求，要在单片机平台上使用摄像头模组采集图像，通过串口通信或者其他通信方式传输到上位机，由上位机来识别并发送指令给下位机。识别目标是绿色的未成熟柚子，如下图。通过颜色的识别是不太现实的了，但幸好柚子形状近似圆形，所以想到通过使用Hough变换检测圆，从而检测柚子。
用来模拟在树上的未成熟柚子
1.硬件平台STM32F103ZET6单
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2024-03-27 13:44:48
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提取图像中的水平线和垂直线属于基础的形态学操作的应用，原理：根据要提取图形来定义一个特定的结构元素，然后以这个结构相素去遍历图像，进行一系列形态学操作，以此过滤掉其他特征的图形，达到提取的效果。示例：提取下图中的水平线。解决思路如下：1.将原图转化为灰度图像（cvtColor（）函数）。2.运用自适应阈值花操作：adaptiveThreshold函数，根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上
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2024-03-23 12:58:55
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别无他用，主要是用来记录自己的学习过程。一. 数据读取图片读取cv2.imread():用于读取函数
@param_1 : filename Name of file to be loaded. # 文件地址
@param_2 : flags Flag that can take values of cv::ImreadModes # 读取文件的方法
# 有三种选择
cv2.IMREA
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2024-01-02 15:46:10
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OpenCV 图像识别 Python：从问题到解决的完整过程
在现代机器视觉和计算机视觉应用中，OpenCV 已成为一个不可或缺的工具。无论是在自动驾驶、安防监控，还是在工业自动化领域，图像识别技术都显得尤为重要。本文将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像识别，从问题场景出发，逐步推导出解决方案。
### 背景定位
我们通常面临的问题场景包括需要实时识别图像中的物体。例
# Python OpenCV 图像位置识别
## 1. 引言
在如今的计算机视觉领域，图像位置识别是一项关键技术。它可以帮助计算机理解并定位图像中的重要元素。Python 是一种极为流行的编程语言，因其简洁易用与功能强大而受到广泛欢迎。结合 OpenCV（开源计算机视觉库），我们可以实现图像的位置识别任务。
在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的图像位置识
分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以
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2023-08-22 23:29:55
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