这是一段简单的opencv程序，用于显示一张图片，程序名称为DisplayImage.cpp#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;int m
原创
2023-01-13 06:33:19
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一直想研究openCV，这段时间终于静下心来做个学习笔记，边学边记， 从基础开始，我把学习openCV中的过程和问题尽量记录下来(包括各种坑！！)，希望能有条理的回顾这方面的知识，也希望能帮助到同样学习openCV的同学，暂时以ios平台为例，后期会整理android相关。安装openCV运行环境（for IOS）保证我们学习最新版本，建议大家去官方下载最新的source，我这边暂时按
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2024-08-05 21:32:08
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# 科普文章：OpenCV Android Demo
## 导言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能，可用于图像处理、目标识别、人脸识别等领域。而在Android开发中，结合OpenCV可以实现更丰富的图像处理功能。本文将介绍如何在Android项目中使用OpenCV，并展示一个简单的OpenCV Android Demo。
## OpenCV Android Demo
原创
2024-04-22 06:11:26
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前言编译前先看编译可能遇到的问题，提前修改添加树莓派的swap交换分区，同时可以提前将缺失文件补充进文件夹一、安装OpenCV所依赖的各种工具和图像视频库软件更新升级// 软件源更新
sudo apt-get update
// 升级本地所有安装包，版本过高反而需要降级才能安装
sudo apt-get upgrade分别安装各种依赖工具// 安装build-essential、cmake、g
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2024-08-02 16:06:34
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由于helpdeco.exe是一个基于DOS的程序，所以，首先进入 MSDOS 方式。转到HELPDECO的安装目录。如果 helpdeco.exe 是在你的 DOS 环境变量的 PATH 路径上，或者已经将 helpdeco.exe 拷贝到要反编译的文件(即 .hlp 文件)所在的目录里，输入 helpdeco 命令时可以不带路径名。否则，要输入完整的 helpdeco.exe 所在的路径名，或
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2024-07-02 21:38:31
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前言本系列博客学习如何使用OpenCV来执行面部识别。为了构建人脸识别系统，我们首先进行人脸检测，使用深度学习从每个人脸提取人脸特征，在提取到特征上训练人脸识别模型，然后用OpenCV识别图像和视频流中的人脸。这里提取人脸特征，用到Embedding（嵌入）。那什么是Embedding（嵌入）呢？，把高维原始数据（人脸图像）映射到低维流形，使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分，而这个映射
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2023-08-16 12:05:12
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前言项目描述： 本项目的灵感来源于知乎APP和朵朵校友圈微信小程序,ZUCC的同学们在朵朵上分享校园日常等,那么可不可以按照知乎的模式,设计一个
属于ZUCC的专业知识相关的问答平台,但全校范围过广,于是我设计为我们基于我们计算学院的平台,也就是计算机相关专业知识的交流问答平台,这就是
码乎。今天，你码了吗？本项目只是一个简单的微信小程序demo，使用微信小程序云开发，数据存储在数据库中。设计思路
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2024-05-26 08:06:46
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首先滤波的目的：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个目的是适应图像的处理要求，消除图像数字化时所混入的噪声； 而且这个功能应用很常见，属于图像预处理的重要部分，在opencv中的imgproc源码中能找的到。在这里还要了解两个概念：图像中的高频和低频： 图像的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法. 低频分量:主要对整副图像的强度的综合度量. 高频分量:主要是对图像边
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2024-01-08 15:19:58
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# Android OpenCV 人脸识别Demo
在移动应用开发中，人脸识别技术被广泛应用于各种领域，如社交软件、安全认证等。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了很多人脸识别的功能，并且支持 Android 平台。本文将介绍如何在 Android 应用中使用 OpenCV 实现人脸识别功能。
## 人脸识别原理
人脸识别是利用计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的过程
原创
2024-07-07 03:32:46
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# Android OpenCV 轮廓识别 Demo 实现指南
在这篇文章中，我们将学习如何在 Android 中使用 OpenCV 实现轮廓识别。我们将遵循以下流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1
两遍扫描法：（1）第一次扫描：访问当前像素B(x,y)，如果B(x,y) == 1：a、如果B(x,y)的领域中像素值都为0，则赋予B(x,y)一个新的label：label += 1， B(x,y) = label；b、如果B(x,y)的领域中有像素值 > 1的像素Neighbors：1）将Neighbors中的最小值赋予给B(x,y):B(x,y) = min{Nei
由于篇幅较长且具有结构性要求，我将为您提供一篇关于“如何解决 Python 程序 demo 的成功迁移与优化”的博文草稿。
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在软件开发过程中，随着业务需求的不断变化以及新技术的不断涌现，对现有 Python 程序进行升级和优化已成为开发者的常态。本文将通过“版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展”六个方面，对 Python 程序的成功迁移和优化进行详细剖析，并提供
一：背景减法 对于一个稳定的监控场景而言，在没有运动目标，光照没有变化的情况下，视频图像中各个像素点的灰度值是符合随机概率分布的。由于摄像机在采集图像的过程中，会不可避免地引入噪声，这些灰度值以某一个均值为基准线，在附近做一定范围内的随机振荡，这种场景就是所谓的“背景”。 &
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2023-08-24 15:00:06
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# 如何开始开发一个Android程序 Demo
## 前言
对于刚入行的开发者而言，学习如何开发Android程序可能会让人感到困惑。但只要按照一定的步骤进行，是完全可以掌握的。本文将详细为你介绍开发一个Android程序Demo的流程，并附上所需的代码和注释。
## 开发流程概览
在开始之前，我们先看一下开发一个Android程序Demo的基本步骤。下表概述了整个流程：
| 步骤
在这一篇博文中，我们将详细探讨如何解决“iOS demo 程序”中遇到的具体问题。随着移动应用技术的发展，iOS和相关协议越来越受到重视，尤其是在快速开发和调试阶段。在这个背景下，我们需要了解如何分析和处理网络交互，以便更好地调试和优化iOS应用。
## 协议背景
### OSI模型四象限图
为了理解协议的运作，我们必须首先画出OSI模型四象限图。该图帮助我们理解在网络通信中不同层次的协议功能
上文介绍了我选择EasyUi作为前端框架的原因，并发放了最新Demo。本文将对这个Demo进行一些介绍，以方便你能够顺利运行起来。 这个Demo运行起来以后，是EasyUi的一个简单CRUD操作，数据库中也只有一个简单的表，整个操作不带任何业务逻辑。 看到这里，不少朋友难免感到失望，搞这么复杂一个架构，就只用来实现一个简单的CRUD操作，不是大炮打蚊子吗？ 不要急，我的目的不是教你如何实
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2024-04-29 13:23:58
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2.0Masking操作主要函数为cv2.bitwise_and(image,image,Mask=Mask)前两个参数为原图，（也可不同，但尺寸大小得一样）。代码import cv2 as cv
import numpy as np
image=cv.imread('D:/picture/AAA.jpg')
#print(image.shape[0],image.shape[1])
(x,y)=
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2024-03-01 16:10:45
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目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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尺度不变特征核心是不同尺度拍摄的两幅图像的同一个物体，对应的两个theta比率等于拍摄两幅图像的尺度的比率。而OpenCV提供的SIFT和Surf正是利用尺度不变性就行特征点检测的代表。它们的原理可以参考本文的参考文献，写的很详细，本来想在这里介绍下它们的原理的，但是看到参考的blog中写的太好了，我不能写的这么清楚，就省去了。使用起来也很方便，比如利用Sift找到匹配物体代码如下：int mai
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2024-01-12 11:09:50
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OpenCV实现人脸检测人脸识别和人脸检测简介用OpenCV实现人脸检测1.加载Haar或LBP对象或人脸检测2.访问摄像机3.用Haar或LBP检测器来检测对象4.检测人脸 人脸识别和人脸检测简介人脸识别是对已知人脸进行分类的过程。人脸识别通常包括四个主要步骤：人脸检测：它是在图像中定位人脸区域的过程。（不关心人是谁，只关心是不是人脸）。人脸预处理：这步是调整人脸图像，使其看起来更加清楚，且相
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2023-08-26 10:26:05
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