实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好
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2024-05-02 22:01:20
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OpenCV物体检测需要的叠层分类器, OpenCv自带的训练器OpenCV 2.4windows 7 64<1> 收集样本样本分为正样本和负样本,并且大小要一致, 一般为20 *20大小的图片, 正样本是包含要检测的物体, 不能包含其他物体, 负样本只要不是要检测的物体就可以.例如要检测人脸, 则正样本只能包含人脸. 不能有其他, 负样本则不能包含有人脸, 样本最好是能突显所要检
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2024-03-20 10:10:26
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本文将介绍如何使用分水岭算法对触摸和重叠的图像中的对象进行分割和提取。 参考：https://www.pyimagesearch.com/2015/11/02/watershed-opencv/分水岭算法是一种分割的经典算法，在提取图像中连接或重叠的图像中的对象（例如上图中的硬币）时特别有用。 使用传统的图像处理方法（例如阈值检测和轮廓检测），我们将无法从图像中提取每个硬币–但是，利用分水岭算法，
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2023-12-13 00:08:26
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重叠相关的算法在实际中，常遇到长序列卷积短序列的问题。 一长序列x(n)在和单位抽样响应h(n)进行卷积时，需要利用截短（分块）x(n)的方法，变成和h(n)长度接近。每段分别和h(n）线性卷积，首尾相接时需要进行一些处理，才能得到成和原来长序列卷积h(n)相同的结果。 假设h(n)长度为M,分块的xL(n)长度为N:重叠相加法顾名思义，就是需要将重叠部分相加，这里的重叠指的是线性卷积之后的数据前
摩擦力摩擦力的定义：两个相互接触的物体，当它们发生相对运动或具有相对运动趋势时，就会在接触面上产生阻碍相对运动的力，这种力叫做摩擦力.产生条件：①相互接触的物体间有弹力；②接触面粗糙；③接触面间有相对运动或相对运动趋势.这三个条件缺一不可.分类：分为滚动摩擦（初中已经学习过）、滑动摩擦力和静摩擦力滑动摩擦力定义：一个物体在另一个物体表面上相对于另一个物体发生相对滑动时，另一个物体阻碍
实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现硬币分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 前面分享过一篇文章，是利用几何分割的方法，实现了 瓶盖的分割检测瓶盖的分割检测，本文主要利用该文章算法，应用到硬币检测当中（因为图像分辨率有一些不一样，质量也有点不同，所有需要稍微调参），经过稍微调参之后，这里附上可以直接运行的代码。 图1 瓶盖检测效果
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2024-05-13 19:51:16
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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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目录一、分水岭算法（Watershed）简介二、分水岭算法实现步骤三、阈值和轮廓检测硬币分割代码实现与分析四、分水岭硬币分割代码实现五、代码效果展示与分析参考资料 一、分水岭算法（Watershed）简介 所有的灰度图像都可视为拓扑平面,我们将灰度值高的区域看成山峰,将灰度值低的区域看成山谷,我们向图像上所有的"山谷"中注入不同颜色的水,不断的注水,水位则会不断上升,注入的水将灌满山谷,并可能
Opencv学习之图像的矩 一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。一阶矩与形状有关，二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度，三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。由二阶矩和三阶矩可以导出一组共7个不变矩。而不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性，在图像识别领域得到了广泛的
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2024-02-11 07:15:51
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遇到的问题，下面就详细介绍一下cvMatchShape的含义以及用法使用Hu矩进行匹配：double cvMatchShapes(
const void* object1,
const void* object2,
int method,
double parameter = 0
);这个函数的第一个参数为待匹配的物体1第二个参数为待匹配的物
文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
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2023-11-21 19:29:00
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的检测，前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征)，一旦训练数据弄好了，直接调用opencv中的类CascadeClassifier，用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的ope
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2024-03-04 06:51:18
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OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalc
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2023-12-17 17:38:57
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opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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一、图像像素的操作访问图像像素值是图像处理的基本操作。OpenCV提供了很多访问方式，比较常用的三种方式： （1） 通过指针访问 （2） 通过迭代器访问 （3） 动态地址计算，通过at()函数实现方法比较： （1）用指针访问像素，速度最快；但在彩色图像处理中，如果要单独对某一个颜色分量处理，则需要通过数学公式计算，不是很直观； （2）推荐
1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术，比如人脸检测、人体检测、车辆检测、通用物体检测等。然而，还有一些场景的目标普遍带有任意旋转的多角度并且呈现密集排列，普通正框检测的方法无法满足需求，比如遥感目标检测、货架商品
在图像处理领域，解决“python opencv 重叠分割”的问题常常需要深入理解图像的特征以及分割算法的应用。重叠分割的目标是将不同的目标区域分开，即使它们在图像中部分重叠。以下是关于如何处理这一问题的详细记录，从多个角度进行解析和展示。
## 协议背景
在图像处理的历史中，重叠分割技术经历了多个发展阶段。最初，基于阈值的方法被广泛使用，但随着计算机视觉和深度学习的发展，新的标准方法悉数出现
跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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