一、准备我的视频文件output.avi保存在文件夹E:\opencv下，先将视频划分为一个个的视频帧，程序如下：import cv2
import os
import sys
from itertools import cycle
# 第一个输入参数是包含视频片段的路径
input_path = sys.argv[1]
# 第二个输入参数是设定每隔多少帧截取一帧
frame_interval
目前大多数的AI和机器学习算法都是在人工标注数据上进行训练的。Intel的CVAT（Computer Vision Annotation Tool）和Microsoft的VOTT（Visual Object Tagging Tool）是两款普遍使用的开源图像标注工具。但是开源或免费的图像标注工具跟商业的标注工具无论是在易用性、速度或是提供的功能方面还是有很大差距的。CVATVOTTSuperAnn
先决条件了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977基于标记的增强现实基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标
简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素，所以我们可以很容易检测标记。如图：首先，我们需要找到封闭的轮廓，然后在矩形轮廓里检查我们的标记。下面是标记监测管道的处理流程：1.把输入的图像转化成灰度图像。2.进行二进制阈值操作（Perform binary threshold operation）。3.检测图像轮廓。4.搜索可能的标记。5.检测并解码标记。6.模拟出标记
搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西，当我们训练网络时需要训练集数据，但在网上又没有找到自己想要的数据集，这时候就考虑自己制作自己的数据集了，这时就需要对图像进行标注。图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情，但是又不能回避，毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞。最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛，因为命题方没有给出训练集，所以需要队伍自己去标注训练集，所以我花点时间开发了一
简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素，所以我们可以很容易检测标记。如图： 首先，我们需要找到封闭的轮廓，然后在矩形轮廓里检查我们的标记。下面是标记监测管道的处理流程：1.把输入的图像转化成灰度图像。2.进行二进制阈值操作（Perform binary threshold operation）。3.检测图像轮廓。4.搜索可能的标记。5.检测并解码标记。6.模拟出标
现在大多数图片标注的方式是用labelimg对图片进行框选，但是这样非常花时间，本文提出了一种利用mtcnn对视频进行自动图片标注，生成可以直接利用的txt文件和图片文件的方法，以下是我的代码链接 下面重点来看一下test.py关于用opencv剔除相似帧，生成数据集的部分cap = cv2.VideoCapture('/home/admin/face_detection/dataset/xxxx
OpenCV 本身集成了 FFmpeg，因此对于视频是有解码和编码功能的。尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论，然用其来对视频进行解码得到图像，然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的，以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建。值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的，不妨用新的版本号来进行学习。除此之外
前 言
目 录
Contents
完整代码
绘制直线
绘制圆形
绘制圆饼
绘制矩形
传统OpenCV图像处理一般不需要进行数据training, 目前流行的神经网络的图像处理都需要基于数据进行训练, 首先要对图像数据
本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片
简单介绍：CVAT是OpenCV团队开源的一个基于web的图像标注系统，它能够对图像、视频做矩形、关键点、图像分割、目标追踪、3D等标注。cvat可以分为服务端和客户端，服务端可以部署在本地或者云上而且还可以很方便的与我们的数据服务器进行连接，客户端只需要通过Google浏览器访问web系统即可，而不需要安装其它的标注工具。 注：我们的团队正在使用labelimg，所以研究CVAT来增加工作效率。
简介废话不多说，先看看效果： 开发环境Windows10、Qt5.13.2（编译器用的是MinGW_bit）、OpenCV4.1开发过程环境配置首先，安装Qt Creator，在Qt里引入OpenCV库，需要使用CMake对库进行编译，相关环境配置具体参考了这两篇文章：win10下Qt5.12.3配置OpenCV4.5.3opencv编译编译过程需要注意版本问题，版本过高编译容
注释图像和视频的目的不止一个，OpenCV使这个过程简单明了。看看你如何使用它:向演示Demo中添加标注信息在对象检测的情况下绘制对象的边界框用不同颜色突出像素进行图像分割一旦你学会了对图像进行注释，对视频帧进行注释也会变得很容易。这是因为视频中的每一帧都是用图像表示的。我们将在这里演示如何用几何形状和文本对图像进行注释。这是我们将在这里的所有例子中使用的图像。 首先，快速查看注释图像的代码。我
深度学习时代，对于任何任务，性能提升最大的，不是算法，而是对数据的合理处理。 实现了什么： 一个简单的抠图工具，可以实现对于前景的提取，主动保存为jpg图片，也可以实现将一幅图像中的前景全部置为黑色，生成背景图片。为什么需要这个工具：  
IplImage* pstImg;HI_CHAR as8Title[25];CvFontstTimeFont;//字体信息cvInitFont(&stTimeFont,CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX,0.5f,0.5f,0,1,8);sprintf_s(as8Title,"GMM:%d",g_u32FrameNum);cvPutText(pstImg,as8Title,cvPoint(0,15),&stTimeFont,CV_RGB(255,0,0));
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2014-04-03 14:44:00
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# 使用Python和OpenCV实现人脸标注程序
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库创建一个人脸标注程序。首先，我们会概述整个流程，然后我们将针对每一步进行详细解释，并提供相应的代码示例。我们还会通过状态图和类图来帮助理解程序的结构。
## 整体流程
下面是实现人脸标注程序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需库
失踪人口回归~~~上一次更新博客已经是十天前的事情，害(｡･∀･)最近挺忙的，蛮多事情要做，同时还在学习新的东西，所以就把整理OpenCV笔记这件事暂且先放一放了。言归正传，今天要整理的内容依然是有关于OpenCV的拓展模块ArUco，那就是aruco标记板的创建和标记检测，同时使用到增强型标记检测，最后利用检测出的标记对aruco标记板进行姿态估计。在之前我们已经整理过什么是aruco标记了，那
# OpenCV 连通域标注：Python 实践指南
在图像处理领域，连通域标注是一个重要的技术，用于识别和标记图像中的不同区域或对象。在许多实际应用中，比如物体检测、图像分析和生物医学图像处理，我们都需要用到这一技术。本文将介绍如何使用 OpenCV 在 Python 中进行连通域标注，并通过实际示例代码来加深理解。
## 什么是连通域标注？
连通域标注是用于将图像分割成多个连通区域的技术
opencv中已经有人脸识别的功能了，所以来看看整个流程以及具体实现吧。人脸识别：就是给一个已知人脸贴上一个标签。上面这句简单的话，其实包含的信息量好大啊，这说明首先你要知道这是一张脸，然后你还要识别出来这个脸属于哪个的。所以人脸识别具体分为以下几个步骤：1，人脸检测：从一张图中定位出人脸的位置，只关心这个区域是不是人脸，并不关心这个人是谁。2，人脸预处理：对人脸做一些预处理，包括人脸图像大小的调
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2023-09-27 15:22:32
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