opencv人脸识别opencv人脸识别器：EigenFaces(本征)人脸识别器识别器- cv2.face.createEigenFaceRecognizer()–只关注面部的独特特征它从该新图像中提取主要成分，并将该成分与其在训练过程中存储的成分列表进行比较，找到最匹配的成分，并返回与该最匹配成分关联的人员标签。FisherFaces人脸识别器识别器- cv2.face.createFishe
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2024-07-09 16:34:04
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1.cv2.GaussianBlur（）C++：void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )Python:cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[,
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2024-03-28 17:35:43
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对于canny算法，这个应用非常广泛算法，我着实想不到什么很好的开场词来介绍它。那么就套用《Learning openCV》中文版中的一段好了： “在图像边缘检测中，抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的，一些边缘检测算法通过平滑滤波去除噪声的同事，也增加了边缘定位的不确定性；
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。现在，人脸识别技术已经全面普及在我们日常生活中了。Opencv是一个开源的计算机视觉OpenCV可以作为检测器也可以进行机器学习训练。你可以用opencv训练自己的分类器识别任何物体。哈尔特征（haar)：是用
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2024-02-08 15:17:11
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目录概述函数findContours()drawContours()测试代码测试结果概述想要实现轮廓检测，首先需要对图像进行预处理。依次为：图像灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀 。然后，用函数 findContours() 检测轮廓。最后，用函数 drawContours() 绘制轮廓。函数findContours()void cv::findContours
(
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2024-05-08 15:17:24
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分类： 图像处理
图像去雾
暗原色先验
hazeremoval
导向滤波
的效果见 ：://video.sina.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这
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2024-05-21 10:50:46
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开始之前我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法,
我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节,那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, 【技术综述】一文道尽传统
生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的下一纪元，这是有充分理由的。新技术一直是艺术的驱动因素，从颜料的发明到照相机再到Photoshop-GAN是自然而然的。例如，考虑下面的图片，由埃尔加马勒发表在2017年的论文。如果你不熟悉GAN，那么本文将简要介绍训练过程。简而言之，GAN将随机噪声作为输入，并且产生的输出与真实数据是无法区分的(如果训练顺利的话)，其中真实数据几乎可以是任何东西(一组
经图像信息输入系统获取的源图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，会大大影响图像的质量。因此，在图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像进行改善。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析与处理，以满足图像复制或再现的要求。在OpenCV中处理图像降噪的方法主要有：图像均值平滑滤波（blur）、高斯平滑滤波（Ga
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2024-02-10 09:53:11
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去毛刺、倒角这些小工序往往在工作中不可小觑，今天小编总结了过去分享的一些资料，希望能给大家的工作带来帮助。
第一种：
通快电动工具Deburrer去毛刺机，这种小工具可以直接在板面上去掉毛刺，并且切边无氧化，类似于这样的小工具30°、45°、60°的倾角皆可使用，还可用于弯曲边缘。
建议在w
任务：用c++在图片上画线之前用过python的opencv，所以直接想到了用c++的opencv来画线。但关键就是VS中如何配置c++ opencv库的问题： vs中opencv库的配置： 1、创建工程：可以创建控制台工程也可以创建空工程。 2、打开解决方案资源管理器和属性管理器 打开解决方案资源管理器：视图>>解决方案
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2024-04-07 20:10:42
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这是一个简化的实现算法，完整的算法请参考： Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior ——CVPR 2009 // define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#defin...
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2014-11-16 13:33:00
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文章目录目的去畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系去畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标（x,y） ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标（x_distorted,y_distorted） ③ 通过坐标转换公式，计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标（u_distorted,v_distorted）至此，找到了正确图像与畸变
图像载入imread()函数Mat imread(const string& filename, int flags = 1);第一个参数为文件名 第二个参数为载入标识flags > 0 返回一个3通道的彩色图像flags = 0 返回灰度图像flags < 0 返回包含Alpha通道的加载图像若要载入最真实无损的源图像，可flags = 2 || flags = 4imsho
39 Meanshift 和 和 Camshift目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。如下
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2024-08-26 19:56:05
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一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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参考连接：https://stackoverflow.com/questions/32125281/removing-watermark-out-of-an-image-using-opencv好久不见，大家好啊，最近太忙了，搞得好久没更原创文了（说到底还是懒，)，这两天在 Stackoverflow 上面看到了一个有趣的案例，是关于OpenCV 的一个讨论，讨论的主题就是如何用 OpenCV 来
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2024-02-19 17:16:36
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opencv常用数据结构点point类定义：一个包含两个整形数据成员x和y的以及一些简单成员方法的类类型变形:Point2f : 二维单精度浮点型点类Point2d : 二维双精度浮点型点类Point3i : 三维整形点类 尺寸Size类定义：Size类与点Point类的表示十分类似. 最主要的区别是,Size(尺寸)类的数据成员是width和height. 而Point类的数据成员是坐标点 一般
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2024-07-11 18:59:16
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分水岭操作的原理及实现分水岭操作的原理： 把图像看成是山峰与山谷的交汇。山峰就是转化成灰度图后数值大的地方，山谷就是转化成灰度图后数值小的地方。在每个山谷以不同颜色的水从下至上注入进来，水位线在每个山谷慢慢上移，最终不同颜色的水会交接，交接处就是我们要找的分水岭。分水岭操作的实现，以及一些关键的解释都在代码块中：# 分水岭操作:
# 流程：输入图像--->灰度--->二值化--->
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2024-10-12 10:14:46
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# Python 图像缝隙
在图像处理领域，图像缝隙是一个重要的概念，指的是在拼接多幅图像时，由于拼接不完美或者图像质量差异等原因导致的明显过渡边缘。为了解决这个问题，我们可以使用 Python 中的一些库来处理图像缝隙，使得拼接后的图像更加平滑和自然。
## 图像缝隙处理的常用方法
图像缝隙处理的常用方法之一是利用图像的重叠区域进行像素值的融合。在这个过程中，我们可以使用一些插值算法来平滑
原创
2024-06-25 05:33:06
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