未来发展趋势和面临的挑战1文本检测与识别技术的未来发展趋势场景文本检测与识别的研究发展趋势。场景文本检测识别目前来讲大概分为场景文本检测、场景文本识别、以及端到端文本检测和识别三个主要的方向。其中文本检测方法主要是包括基于文本框回归的分类、基于分割的方法、以及分割和回归结合的方法。它的发展趋势是，早期2015年以前是以水平的矩形框检测为主，后来发展到多方向的矩形框，再到2017年开始有研究做任意的
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2024-02-21 17:28:28
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HOG特征描述 首先我们来了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子（论文以及演讲可参见参考资料1、2）。 其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值，来作为该图像的局部特征值。 如上图，归一化图像后，由于颜色数据对我们没有帮助，所以将
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2024-06-02 12:06:55
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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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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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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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本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。运行环境： EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。 主要内容：教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。最后提供 Python + OpenCV文本检测实现方式，供读者
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2021-04-10 13:29:03
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体（洋文：Motion Detection）。它的应用非常广泛，常用在视频监控（当摄像头内有移动物体出现时，摄像头会自动抓拍，并保存图像/视频）、车流量监控等等。我喜欢听着音乐上大号，我就想有没有办法在我上大号时自动播放音乐，智能马桶的滚粗（能放音乐的应该不多）...
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2022-11-03 18:10:36
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文章目录单张人脸关键点检测单张图像人脸检测摄像头实时关键点检测 单张人脸关键点检测定义可视化图像函数 导入三维人脸关键点检测模型 导入可视化函数和可视化样式 读取图像 将图像模型输入，获取预测结果 BGR转RGB 将RGB图像输入模型，获取预测结果 预测人人脸个数 可视化人脸关键点检测效果 绘制人来脸和重点区域轮廓线，返回annotated_image 绘制人脸轮廓、眼睫毛、眼眶、嘴唇 在三维坐
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2024-03-19 08:31:40
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
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2024-04-22 14:45:26
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
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2023-11-23 20:32:42
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目录一、基础理论1、作用：2、定义3、原理二、直线检测 1、基础理论 1、原理2、过程2、HoughLines函数（直线检测）3、HoughLinesP函数（线段检测）三、圆检测1、基础理论1、概念 2、原理2、HoughCircles函数C++ API： python API：总代码一、基础理论1、作用：提取直线和圆等几何形状。2、定义霍夫变换(Hough
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2024-05-09 08:17:37
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