main.cpp#include "mainwindow.h"#include #include #include #include #inclu
原创
2022-08-16 16:36:09
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用Opencv之颜色识别1.以下是我的基本流程：读入图像图像转成HSV高斯滤波筛选需要识别的颜色腐蚀操作找出轮廓画出轮廓接下来是我的总代码：import cv2
import numpy as np
import re
#颜色RBG取值
color = {
"blue": {"color_lower": np.array([100, 43, 46]), "color_upper": np
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2023-08-19 23:56:19
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邀请朋友在公众号上分享了一篇云台摄像头跟踪的教程。看了教程，跟着做了摄像头部分的功能，发现说的比较简洁，来具体分析一下。 这个颜色检测是在HSV颜色空间下进行的。首先把红色跟踪过程封装成函数，单独建个color_trace.py文件，代码如下：1 import cv2
2 import numpy as np
3 import imutils
4
5 def color_trac
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2023-07-16 19:13:08
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开源代码：https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/InvisibilityCloak如果你是像我这样的哈利波特粉丝，你会知道隐形斗篷是什么。 是! 这是哈利波特用来隐形的斗篷。 当然，我们都知道隐形斗篷不是真的 - 这都是图形技巧。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的简单计算机视觉技术创建我们自己的“隐形衣”。 使用C
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2024-03-14 17:34:34
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import cv2import numpy as np# 圆检测算法def detect(img): # 定义红色、\
原创
2022-08-18 07:44:09
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find_blobs函数：通过find_blobs函数可以找到色块.我们来讨论一下，find_blobs的细节。image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10,
pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, th
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2024-10-30 19:39:55
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文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2
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2023-12-13 10:18:24
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文章目录轮廓检测概念介绍轮廓绘制轮廓特征轮廓近似边界矩形与外接圆 轮廓检测概念介绍对于图像的轮廓检测我们可以使用cv2.findContours(img,mode,method)这个函数。mode表示轮廓检测的模式具体参数如下：RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓。RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中。RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：
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2024-02-20 11:52:51
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linefinder.h文件#ifndef LINEFINDER_H#define LINEFINDER_H#
原创
2022-08-16 16:41:20
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OPENCV颜色检测——库函数版本 这里的opencv颜色检测将类里面的核心处理函数改为了调用opencv库中自带的cv::threshold函数 程序源码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> class ColorDetector{ ...
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2021-08-30 17:24:00
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OPENCV颜色检测——库函数版本 这里的opencv颜色检测将类里面的核心处理函数改为了调用opencv库中自带的cv::threshold函数 程序源码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> class ColorDetector{ ...
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2021-08-30 17:24:00
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本文翻译自Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测 本文，我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3。YOLOv3是当前流行的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新变种算
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2024-01-17 09:45:11
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皮肤检测与抠图皮肤检测的方法很多，这里写的是最简单的方法，感兴趣的同学可以自己加上椭圆检测，膨胀腐蚀等，使得检测与抠图更加精确。github上许多人脸识别的算法，可以多学习那些。HSV颜色空间hsv涉及心理学的颜色知识，比rgb检测具有更好的分类效果python 代码def get_skin_hsv（img）
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2H
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2024-04-17 20:49:33
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Opencv检测不同颜色的电线是否接好机器视觉检测物体要根据检测对象的特征找到最方便快捷的方法，最近做了一个靠颜色像素来区分电线的小项目，颜色区分是inRange方法，这个方法检测的是HSV彩色图像的范围，需要将图像转换为HSV图像。 如图，要检测图中六条线是否都接好并且位置没有错误，观察背景，大多都是灰黑色的物体，只有这些电线颜色比较鲜明，因此选择用颜色像素来区分。 设计算法：其实也没有什么算法
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2024-04-28 14:40:50
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1. RGB模型。 三维坐标： 原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。 用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化： 色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮 PS: 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他
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2024-05-10 18:15:46
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目录第5章 颜色检测5.1 实现原理5.2 Lab颜色模型5.3 cv :: threshold() 阈值函数 5.4 计算图像之间的距离5.4.1 公式计算5.4.2 cv::absdiff()5.4.3 cv::floodFill() 5.5 完整代码Github代码地址：GitHub - Qinong/OpenCV第5章 颜色
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2023-09-26 18:17:51
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基于opencv的交互式-透视变换（perspective transformation）附代码 文章目录基于opencv的交互式-透视变换（perspective transformation）附代码前言：参考链接：简介：单应性变换必须四点共面！效果：代码： 前言：最近在尝试透视变换的实际作用，看上篇paper也是提到了透视变换，但是一直不知道实际操作，到底有什么样的效果： 一整张图，选定四个点
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2024-04-26 11:28:55
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最近在做计算机视觉项目时需要获取视频的光流图，于是便在github找了一些现成的项目工程，这些项目工程都是使用C++ OpenCV，所以需要在电脑上安装OpenCV，折腾了很久，也踩了很多坑，这里把安装过程及工程运行过程记录下来，方便以后查阅。Linux gcc环境这个是最基本的，编译需要有gcc编译环境，没有的输入一行命令即可解决。sudo apt install build-essential
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2024-05-23 08:42:55
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人脸检测是对人脸图片进行处理的前提条件，如果需要进行学习，那么数据集的采样可以配合人脸检测功
原创
2022-08-01 08:45:58
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拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？一般思维步骤：识别输入数据是图像。扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状。假设车牌是矩形，则在与之前步骤不同的所有形状中，找到与矩形最匹配的形状。一旦找到矩形，该形状内的信息即为车牌号。1、识别输入数据是图像。为了让Pytho n相应地处理输入数据，我们将导入适当的库。我们将使用
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2022-11-09 14:13:45
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