本教程解释了使用OpenCV进行简单的blob检测。1.Blob是什么？Blob是图像中共享某些共同属性(例如灰度值)的一组连接的像素。在上图中，暗连通区域是Blob，Blob检测的目的就是识别和标记这些区域。2.SimpleBlobDetector例子OpenCV提供了一种方便的方法来检测Blob，并根据不同的属性对其进行过滤。让我们从最简单的例子开始。 （1）Python# 导入库
impo
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2024-03-05 05:58:43
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今天学习blob的可用于斑点检测，其实这个斑点只是普通的这么叫法，专业点是的Blob是图像中共享某些共同属性(
原创
2022-12-14 16:28:59
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https://www.learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c/Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。下面我们就来分析一下该算法。首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈
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2024-05-09 16:47:39
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一 Laplace 算子 使用一阶微分算子可以检测图像边缘。对于剧烈变化的图像边缘，一阶微分效果比较理想。但对于缓慢变化的图像边缘，通过对二阶微分并寻找过零点可以很精确的定位边缘中心。二阶微分即为 Laplace 算子，在 "图像边缘检测" 中进行的推导。以一维图像为例，下图给出边缘的一阶与二阶运算
原创
2022-01-13 15:53:54
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在众多双目立体匹配算法中，ＢＭ算法是速度比较快，效果较为理想的，在ＣＰＵ的计算能力下全局算法以及半全局算法速度明显很慢，本文针对opencv中对ＢＭ算法实现部分的代码进行分析，解析opencv代码对ＢＭ算法实现中的加速策略，为自己开发高效率的代码提供相应的思路。 opencv中代码实现的特点：用空间换时间，通过申请足够大内存空间来保存可以重复利用的数据，对指针具有很好定义和应用，并采用ＣＰＵ
目录一、卸载原来的opencv二、准备工作三、编译过程四、测试过程由于之前安装的OpenCV4与我的代码有多处不兼容，所以要重新装一个OpenCV3，顺便记录一下过程吧OpenCV版本：opencv-3.4.10 opencv-contrib-3.4.10使用cmake-gui进行编译安装一、卸载原来的opencv卸载过程很简单，在原build文件夹下打开终端，依次输入以下指令进行卸载
原理首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为： 第二步是利用Suzuki提出的算法通过检测每一幅二值图像的边界的方式提取出每一幅二值图像的连通区域，我们可以认为由边界所围成的不同的连通区域就是该二值图像的斑点；【不同的区域就像是不同的斑点】 第三步是根据所有二值图像斑点的中心坐标对二值图像斑点进行分类，从而形成灰度图像的斑点
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2024-04-30 22:40:25
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概述Blob即图像中一组具有某些共同属性（如，灰度值）的连接像素。使用Blob检测可以快速从灰度图像中定位跟提取各种常见的几何形状。Opencv提供了根据面积、灰度值、圆度、凸度、惯量进行过滤得到符合需求的各种Blob形状，实现检测的定位与检测。1.设置Blob检测器参数# Setup SimpleBlobDetector parameters
params = cv2.SimpleBlobDe
这里简单介绍以下目标检测网络构成的两个基础部分：Backbone 和 Detection head. 图一，目标检测网络的两个重要组成部分：backbone 和 detection head一，Backbone 和 Detection head 通常，为了实现从图像中检测目标的位置和类别，我们会先从图像中提取些必要的特征信息，比如HOG特征，然后利用这些特征取实现定位和分类。而在深
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2024-03-06 21:54:36
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# 使用 Python 进行 Blob 分析与 OpenCV
在图像处理中，Blob 分析是一个重要的任务，主要用于识别、检测和分类图像中的不同物体。在本篇文章中，我们将利用 Python 和 OpenCV 库来实现 Blob 分析。文章将详细介绍整个流程，并逐步指导你如何实现这一功能。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。以下是 Blob 分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-25 07:13:32
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OpenCV和dlib进行人脸检测基于opencv进而dlib算法进行人脸检测方法友友们你们好呀！ 周末最后一作，搞完快点睡觉QAQ。废话不多说，赶紧进入正题吧，本篇文章将简要讲述用OpenCV和dlib算法库实现人脸检测的应用（又是调库操作（小声））模型结果预览 这里将人脸识别框画出并且将框抠走放在图片的左上角数据准备俗话说：“工欲善其事必先利其器”。那么在学习图像处理领域方面，器一定就是数据集
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2024-09-10 16:58:26
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opencv
原创
2022-07-03 01:04:27
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一、LBP特征的背景介绍LBP局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中，在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算
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2024-04-10 05:10:07
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笔者到底想讲些啥？ 在SFM（structure from motion）的计算中BA（Bundle Adjustment）作为最后一步优化具有很重要的作用，在近几年兴起的基于图的SLAM（simultaneous localization and mapping）算法里面使用了图优化替代了原来的滤波器，这里所谓的图优化其实也是指BA。其实很多经典的文献对于BA都有深深浅浅的介绍，如果想对BA的
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2024-08-21 13:44:39
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文章目录介绍下载cmake生成lib,dll配置vs项目 介绍cvsba是M.Lourakis著名的稀疏束调整库（sba）的OpenCV包装器。 其主要特点是： 1 . 基于sba-1.6，sba-1.6是最流行和最健壮的捆绑调整实现之一，它被社区广泛使用和测试 2 . 不需要安装sba，因为它包含在cvsba中 3 . 新的CMake结构，使库的编译、安装和链接更容易 4 . 类似于CV上的束
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2024-08-29 15:59:29
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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OpenCV中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。下面我们就来分析一下该算法。
首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为：
T1，T1+t，T1+2t，T1+3t，……，T2 （1）
第二步是利用Suzuki提出的算法
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2020-05-04 14:18:00
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