目录 前言一、轮廓识别相关原理什么是轮廓检测？ 轮廓提取函数 findContours二、案例实现Step1：初始化配置Step2：进行帧处理Step3：膨胀腐蚀处理Step4：红绿灯提示判断Step5：轮廓提取Step4：判断是否相交?案例效果?完整代码三、总结前言本文以实现行车过程当中的红绿灯识别为目标，核心的内容包括：OpenCV轮廓识别原理以及Op
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2024-02-28 10:21:37
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# Java OpenCV 活体检测的科普与实现
活体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，主要用于确认输入图像或视频中的对象是否为真实的活体，而不是照片、视频或假体。随着人脸识别技术的普遍应用，活体检测在安全、支付等领域得到了广泛关注。本文将介绍如何使用Java与OpenCV库实现活体检测，并提供具体的代码示例。
## 工作原理
活体检测的基本原理主要有以下几步：
1. **图像采集**
原创
2024-10-26 06:24:13
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该文解读了CVPR 2018 活体检测论文《Learning Deep Models for Face Anti-Spoofing: Binary or Auxiliary Supervision》。原论文作者来自美国密歇根州立大学。所属范畴：单目可见光静默活体简介：作者认为现存大多数活体算法用binary classification监督不够合理，也不能说明预测结果的依据（模型是否学习到真正的活
▲项目目的：识别真实人脸和照片，实现“识真”而不止“识脸”。▲使用工具：opencv，python，matlab首先1. 构建图像数据集2. 实现一个能够进行活体检测的卷积神经网络（我们称之为「LivenessNet」）3. 训练活体检测网络4. 创建一个能够使用我们训练好的活体检测模型并将其应用于实时视频的 Python+OpenCV 的脚本 （效果图） 活体检测的方法有很多
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2023-09-22 20:55:47
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原创
2023-11-13 22:06:41
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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引言：数字图像处理中，检测图像中的局部特征信息是比较重要的一部分，因为我们有时候并不是对整张图像都感兴趣，只是想要提取到图像中的一部分信息，比如车牌识别，对于整张图像来说，我们感兴趣的是只是车牌这一部分，其他的信息都是多余的。所以，有没有什么办法能够帮助我们实现提取局部信息的方法呢，opencv库中封装好了一些方法，我们只需要调用这些方法就可以实现我们的目的。我们还是先讲函数的意思，然后加以实践来
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2023-11-14 09:14:13
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# Java OpenCV 轮廓检测的应用与实现
## 引言
在计算机视觉领域，轮廓检测是一个重要的技术，常用于物体识别、边缘检测和形状分析等任务。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了功能强大的图像处理工具。本篇文章将介绍如何在Java中使用OpenCV进行轮廓检测，并提供代码示例和解析。
## OpenCV
文章目录1 轮廓检测2 轮廓绘制3 代码实验 边缘检测之后得到二值图像，二值图像里面，边缘被标记为白色，非边缘部分被标记为黑色。要确定那个边缘是哪个物体的（哪些边缘是连通的）就需要用到轮廓提取。 1 轮廓检测 原理： 利用边缘是否连通，判断是否是同一物体的边缘，然后进行分组。 API： contours,hierarchy=cv2.findContours（image, mode,
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2023-07-27 22:50:20
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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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本篇博客记录学习OpenCV图像处理中的轮廓检测。理解什么是轮廓。学习找轮廓，绘制轮廓等。学习以下两个函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()，一、什么是轮廓轮廓可以简单地认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了获得更高的准确性，要使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，要进行阈值化处理
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2023-10-07 16:56:55
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轮廓检测，是图像处理中比较重要的一个部分。findContourhe和DrawContours 一、轮廓概述 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。&nbs
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2023-11-02 06:52:05
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3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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现在随着数字孪生如火如荼的发展，各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等，所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“，我也下载了一份。 我们以【香港】为例，用qgis打开并转成geojson，然后导入到geobuilding工具里,总计175905个要素数据 发现其中有一些建筑物数据质量并不高，比入这里。这
图像轮廓 边缘检测：只要梯度发生变化，零散的点都算作边缘 轮廓检测：一个链接的整体 cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST：检测其所有轮廓，并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层时空洞的
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2023-10-17 05:52:36
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在这篇博文中，我将为大家详细介绍如何使用Java和OpenCV检测书籍的轮廓。这个过程包含多个部分，从环境预检到安全加固，每一步都有其独特的重要性。让我们逐步探索这个过程吧！
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境符合系统要求。这是确保Java和OpenCV能够顺利运行的第一步。
| 系统要求 | 详情 |
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# Java实现图片轮廓检测
## 介绍
在本文中，我将教会你如何使用Java实现图片轮廓检测功能。图片轮廓检测是图像处理中的一个重要任务，它可以用于识别和分析图像中的边缘和形状。我们将使用OpenCV库来实现这个功能。
## 准备工作
在开始之前，你需要确保你的开发环境已经安装了以下工具和库：
- JDK（Java开发工具包）
- Eclipse（或其他Java IDE）
- OpenCV库
原创
2023-08-02 04:57:39
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使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测。这是之前用过的代码，挺简单的，回顾一下。
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2022-10-31 20:36:15
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# Python轮廓检测教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python轮廓检测。在本教程中，我们将介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 整体流程
下表展示了Python轮廓检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 读取图像 |
| 2. | 转换为灰度图像 |
| 3. | 进行图像平滑处理 |
| 4. |
原创
2023-09-20 13:22:24
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# 使用 OpenCV 实现图像文字定位的教程
## 流程步骤
在使用 OpenCV 实现图像文字定位之前，我们需要明确整个实施过程。下面是基本的步骤。
```markdown
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装 Op
原创
2024-09-14 03:45:05
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