# Java OpenCV 分类器物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它使计算机能够识别、分类和定位图像中的物体。Java结合OpenCV库使得这一任务变得更加容易。本文将介绍如何使用Java和OpenCV实现简单的物体识别，并附带代码示例。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉
原创
2024-09-30 04:50:44
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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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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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OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
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2024-05-15 18:58:16
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文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCV win10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结&n
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2024-08-09 17:05:38
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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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利用opencv进行移动物体检测
进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域，就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大，通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混
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2023-07-25 23:38:28
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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尺度不变特征核心是不同尺度拍摄的两幅图像的同一个物体，对应的两个theta比率等于拍摄两幅图像的尺度的比率。而OpenCV提供的SIFT和Surf正是利用尺度不变性就行特征点检测的代表。它们的原理可以参考本文的参考文献，写的很详细，本来想在这里介绍下它们的原理的，但是看到参考的blog中写的太好了，我不能写的这么清楚，就省去了。使用起来也很方便，比如利用Sift找到匹配物体代码如下：int mai
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2024-01-12 11:09:50
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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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# Java OpenCV物体识别实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用Java和OpenCV库实现物体识别。物体识别是计算机视觉领域的重要应用之一，通过算法和技术，计算机可以自动识别图像或视频中的物体，并对其进行分类或跟踪。
在本指南中，我们将按照以下步骤进行物体识别的实现：
1. 准备工作：安装和配置Java和OpenCV
2. 导入OpenCV库
3. 加载图像或视频数据
原创
2023-08-09 05:09:48
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文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
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2023-11-21 19:29:00
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INRIA Person Dataset”这个网站，链接为点击打开链接，在下边有个蓝色here（970M），点击下载即可，也可以去我的网盘下载，地址点击打开链接，主要是外国网站太难下载了，我费了很大劲才下载成功，没必要因为样本耽误太多时间。千万千万注意要更改图片文件的路径，换成你自己的。#include <iostream>
#include <iostream>#incl
目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术，比如人脸检测、人体检测、车辆检测、通用物体检测等。然而，还有一些场景的目标普遍带有任意旋转的多角度并且呈现密集排列，普通正框检测的方法无法满足需求，比如遥感目标检测、货架商品
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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1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
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2023-11-28 14:57:17
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Opencv识别物体大小在这里，我们通过opencv读取图像来识别我们所需要的物体尺寸，其中经过了一系列形态化处理，包括：灰度化–高斯滤波–边缘检测–膨胀–腐蚀–面积计算–轮廓检测–矩形识别–透视变换，以及各种绘制技巧，对大家学习opencv有很大的帮助。计算识别物体大小的方法其实很简单，如下图：已知白色背景的大小为30mm（目测30mm,没有测量，更注重讲解方法），其所占的像素假设为Z，通过op
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2023-10-24 22:02:44
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2024-03-01 14:49:16
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