logo是包含了颜色、形状、特征等信息的图形实体。logo检测有很多挑战，比如视角变化、弯曲、形状和颜色的变化、遮挡、背景变化等。下图是我跑的一个（百度随便找的，非项目图）识别一般的效果图，虽然可以识别出指定的logo（1中左图），也受到logo多余部分的影响，最终匹配获取的logo区域有所放大，仔细观察发现logo外围区域颜色都是自下而上渐变变淡，野点（离群点）阈值不够，导致识别区域多了一部分。
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2024-01-10 22:26:52
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# 使用Python进行Logo检测的探索
在现代社会，LOGO作为品牌的象征，无处不在。从商店的招牌到网站的角落，LOGO每天都在与我们互动。随着图像处理和计算机视觉技术的发展，使用Python进行LOGO检测已经成为了一种流行的方法。本文将介绍如何使用Python进行LOGO的检测，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是LOGO检测？
LOGO检测旨在识别和定位图像或视频中出现的特定
Python基本语法标识符第一个字符必须是英文字母或下划线 _ 。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。保留字保留字即关键字，不能用作任何标识符名称。keyword 模块可以输出当前版本的所有关键字：注释单行注释采用#，注释是给人看的，可以是任意内容，解释器会忽略掉注释。多行注释采用’’'或"""。行与缩进Python 使用缩进来表示代码块而不是大括号 {}。缩进的空格数
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2024-10-18 09:49:49
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drawFrame的操作步骤是：1.清除场景。2.启动正射投影绘制背景。3.在视口绘制最后一个从相机获取到的图像。4.根据相机内在参数设置透视投影。5.把每个侦测到的标记的坐标系移动到标记的3维位置(把4x4的变换矩阵应用到opengl的模型矩阵上)。6.呈现一个任意的3维物体。7.展示帧缓存。准备好时调用drawFrame - 当一个新的相机帧被上传到视频内存中，并且标记监测的步骤已经完成。&n
42.摄像头标定在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳
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2024-02-23 12:08:06
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# Python 印刷 Logo 缺陷检测
在现代制造业中，产品的外观质量直接影响到品牌形象与消费者的购买意愿。特别是印刷 Logo 的质量，若出现缺陷，可能导致产品无法销售。因此，开发一个能够自动识别印刷 Logo 缺陷的程序显得尤为重要。本文将介绍如何使用 Python 进行印刷 Logo 的缺陷检测，并提供相关的代码示例。
## 缺陷检测的基本原理
缺陷检测的基本原理是利用计算机视觉技
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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文章目录一.1.读写文件：写一个文本文件text：内容为西安培华学院,读取文本文件的内容，复制这个文件text，拷贝为text22，找一张图片，复制这个图片到copy.jpg3，给定一个列表["string1", "string2", "string3"]，将列表内容写入文件，每一个元素一行二.异常1.异常的完整格式，以及每个部分的意思2，常遇见的>=5中异常的处理（3）NameError
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2023-09-23 12:41:02
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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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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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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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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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前言 目前地铁上检修螺丝后，会涂抹一种红色标记线，来代表检测完成，日后检修员就可以通过肉眼来观察螺丝是否松动，这样可以大大提高检修的效率问题。所以我们参照这个思路，通过opencv来实现螺丝是否松动检测。 正文首先我们通过目标检测算法，识别出图像中螺丝的区域。这里不实
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2024-01-05 23:00:12
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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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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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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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