基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制 前言项目框架串口调试人脸识别模型训练机器预测关键技术通过级联分类器实现人脸识别槽函数定时器事件项目演示 前言本篇文章主要介绍使用Qt编程进行串口调试，并且基于 OpenCV实现人脸识别、以及模型训练及预测。我也是一个初学者，借此文章记录学习过程，并且进行自我总结，在写文章的过程中可以使得自己的思路更加清晰，也可以大家互相学习。项目框架整体的项目框架可以
目录（一）显示图像（二）标记色块2.1 `find_blobs`函数2.2 颜色阈值2.3 标记 （一）显示图像嵌入式图像处理环境：硬件平台：OpenMV4 Cam H7 Plus语言：Micro python软件：Openmv IDE首先对摄像头进行一个初始化来显示图像。引入模块sensor。import sensor, image, time # 引入感光元件模块sensor
sensor
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2024-02-29 17:40:35
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在工作中。在做数据集时，需要对图片进行处理，照相的图片我们只需要特定的部分，所以就想到裁剪一种所需的部分。当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。一、指定图像位置的裁剪处理import os
import cv2
# 遍历指定目录，显示目录下的所有文件名
def CropImage4File(filepath,destpath):
pathDir = os.
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2023-06-16 10:09:49
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图像运算有很多种，包括 加法、减法、乘法、除法、位运算、平方根、对数、绝对值等;加减乘除等 需保持 图像 shape 和 dtype 一致，或者第二个图像是个标量值；dst = cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
dst = cv2.subtract(src1, src2, dst, mask, dtype)
dst = cv2.multiply(
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2024-04-30 23:02:30
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文章目录颜色的检测转换HSV模型inRange函数createTrackbar函数----滑块示例 颜色的检测转换HSV模型颜色检测通常要从HSV图像中检测，所以先将原图转换成HSV模型。（用cvtColor函数，详情参考本人这篇文章：【OpenCV入门】一些基本的图像处理）inRange函数函数作用：对图像进行二值化处理，将在阈值范围[lowerb,upperb]内的像素值设置为白色（255）
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2024-03-01 15:44:50
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一、函数简介1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放)函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None)src：原图像矩阵；M：变换矩阵；dszie：图像尺寸(大小)其它参数默认即可。2、flip—图像翻转函数原型：flip(src, flipCode, ds
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2024-04-07 10:55:02
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初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：用基于特征的图像拼接实现后：设图像高为h，相同部分的宽度为wx拼接后图像的宽w=wA+wB-wx因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像
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2023-08-22 19:02:34
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有时技术会增强艺术,有时它会破坏艺术。为黑白电影着色是一个可以追溯到 1902 年的非常古老的想法。几十年来，许多电影创作者反对为黑白电影着色的想法，并认为这是对他们艺术的破坏。今天，它被认为是对艺术形式的一种改进。如果算法不使用任何用户输入，那不是很酷吗？1.定义着色问题让我们首先根据 CIE Lab 色彩空间来定义着色问题。与 RGB 颜色空间一样，它是一个 3 通道颜色空间，但与 RGB
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2024-02-29 18:33:05
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1 旋转矩形首先建议阅读图像旋转算法原理-旋转矩阵，这篇博客可以让你很好地理解图像中的每一个点是如何进行旋转操作的。其中涉及到了图像原点与笛卡尔坐标原点之间的相互转换以及点旋转的一些公式推导。 这里以图像围绕任意点（center_x, center_y）旋转为例，但是图像的原点在左上角，在计算的时候首先需要将左上角的原点移到图像中心，并且Y轴需要翻转。而在旋转的过程一般使用旋转中心为坐标原点的笛
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2023-07-31 23:41:10
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继上文：三、图像翻转变换 在OpenCV中提供了flip()函数用于图像的翻转，该函数的原型如下：void cv::filp(InputArray src,
OutputArray dst,
int flipCode
)src：输入图像。dst：输出
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2024-02-18 20:28:12
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什么是轮廓？轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点 (沿着边界)并具有相同颜色或强度的曲线。轮廓是形状分析和目标检测与识别的重要工具。为了更好的准确性，我们将使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，我们需要应用阈值或canny边缘检测。findContours 函数可以用来修改源图像。如果我们在找到轮廓之后还想要源图像，要确保在使用函数前，把原图像信息存储到其他变量中。在OpenCV 中，寻找轮
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2024-05-24 21:33:45
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一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
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2023-12-23 20:45:55
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在opencv图像拼接【一】中，实现了图像的直接连接，那么本文将实现基于特征匹配的图像融合，就是两幅图像中会有相同的部分，根据图像中相同的特征，实现图像的“拼接”。原图 特征点检测特征点匹配扭曲变换融合处理 其实可以看到，两张图的颜色是有区别的。具体步骤 （1）检测左右两张图像的SIFT关键特征点，并提取局部不变特征 ； （2）使用knnMatch检测来自右图(左图)的SIFT特征，与左
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2023-10-06 16:07:50
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# 使用OpenCV和Python将图像变暗
当我们在处理图像时，有时候需要将图像变暗或者调整图像的亮度。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV和Python来实现将图像变暗的操作。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。通过OpenCV，我们可以快速地对图像进行处理，比如图像变暗、图像旋转、图像缩放等操作。
## 图像变暗
原创
2024-04-21 07:13:43
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使用OpenCV进行图像二值化是一个常见的图像处理任务。以下是一个简单的步骤说明，以及相应的Python代码示例。步骤说明：读取图像：首先，使用OpenCV的imread函数读取图像。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，因为二值化是在灰度图像上进行的。使用cvtColor函数和COLOR_BGR2GRAY转换代码。二值化：使用threshold函数对灰度图像进行二值化。这个函数有两个主要的参数：阈值
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2024-09-30 14:22:28
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我们大家未来的命运如何，将会遭遇到什么，现在谁也难以预料，所能把握的，唯此心而已。前言 大家好，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取（【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取），这样做的目的是，使我们能够对图像的局部进行处理，而不是整个图像，因此，可以大大节
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2024-04-29 14:29:15
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1.提取感兴趣区域
感兴趣区域（Volum of Interest，VOI）是指图像内部的一个子区域。在VTK中vtkExtractVOI类实现由用户指定的区域范围提取图像的子图像。该Filter的输入和输出都是一个vtkImageData，因此其结果可以直接作为图像保存。
其示例代码如下所示：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE
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2021-01-06 15:22:00
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'''
DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构，
包括三部分信息，表头（列的名称），表的内容（二维矩阵），索引（每行一个唯一的标记）
底层数据类型是二维数组来存储的。
'''
#用一个相等长度列表的 字典 或 NumPy数组 来构建一个DataFrame
#同Series一样，它的索引会自动分配,并以首字母排序排列(一个S
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2024-04-25 14:57:23
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图像变换定义： 为了用正交函数或正交矩阵表示图像而对原图像所作的二维线性可逆变换。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为转换域图像，转换域图像可反变换为空间域图像。图像处理中所用的变换都是酉变换，即变换核满足正交条件的变换。经过酉变换后的图像往往更有利于特征抽取、增强、压缩和图像编码。图像变换分类： 图像变换可大体看作以下两种： ①像素变换——即点操作（前面已经有所涉及，例如在图像矩阵的掩模
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2024-03-21 09:52:31
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颜色空间：用三种或者更多特征来指定颜色的方法，被称为颜色空间或者颜色模型1.RGB（OpenCV中为BGR）： 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成：红、蓝、绿（以及可选项：透明度alpha通道）
每个值代表每个像素的每个分量的度量值，值越高对应于更亮的像素
对应于人眼的三种光锥细胞，所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，
RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、
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2024-02-12 21:06:10
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