要在OpenCV中计算直方图，可调用函数calcHist(),void calcHist(const Mat* images,//源图像
int nimages,//源图像的个数。设为1，则仅为一个图像的直方图
const int* channels,//使用的通道
InputArray mask, //掩码，（可设置哪些像素不参与直方图计算）
OutputArray hist, /
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2024-06-05 12:48:54
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CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.
1.正样本文件采集：需要使用到的工具：objectmarker用于待识别对象的标注，并生成标注文件。需要注意的是，生成完标注文件之后（通常是info.txt文件），用编辑器打开文件，将所有路径信息删除，只保留文件名和其对应的标注信息，修改完成之后，将文件保存为sample_pos.dat(注意，文件名字不要改变，否则以后会很坑，这个具体还没去研究源码，应该是程序的问题)；ps:如果已经有了图像的标
前几周在网上看到了利用opencv自带的人脸检测xml文件，实现人脸检测。最后想通过自己的训练来实现人脸检测，从而扩展到实现其他目标检测。在网上也看到了许多资料，都讲得特别好。我这里做个总结，防止忘记。首先是环境：win10+vs2013+opencv-2.4.13+cmake-3.8.0这里我想多说两句，由于opencv3.x没有源文件没有haartraining源文件，因此只能选择opencv
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2024-05-15 21:28:56
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Opencv自带了两种应用：opencv_haartraing和opencv_traincascade。现在只考虑opencv的opencv_traincascade，其实现过程包括两个主要步骤：（1） 正负样本训练集的生成；（2） 分类器模型的训练。第一步：正负样本训练集的生成。所谓的正样本对应含有检测目标的图像；而负样本是不含有目标对象的任意图像。所谓的任意，并非绝对的肆意。我们需要遵从：负样
级联分类器原理-AdaBoost ·Viola和Jones – 2001在CVPR提出 ·一种实时对象(人脸)检测框架 ·训练速度非常慢，检测速度非常快  
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2024-07-21 02:27:15
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利用opencv_traincascaded训练样本数据。需要准备的数据具体的创建过程及程序见： ① opencv3/C++ 从视频中获取人脸数据 ② C++ 遍历文件夹中的图片 ③ C++读写txt与dat文件 以下是准备好的样本数据。1、训练数据：训练数据包含两部分：包含人脸图片的样本数据和背景图片数据，如图所示； 其中，negitive文件夹下存放的是背景图片数据img和文件bg.t
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2024-03-27 06:05:35
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一、引言模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？可以，这就是模板匹配的要做的事情。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片（姚明头像）在原图（全明星照）中从左上至右下
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2024-03-13 09:45:15
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模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的方式，而是基于图像的灰度匹配。其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的串口灰度阵列，按照某种相似度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。为了利用模板匹配从源图像中得到匹配区域，从源图像选取该区域作为进行匹配的模板。模板从源图像左上角开始每次以
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2024-03-17 15:20:04
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import cv2
import numpy as np
# 加载原始RGB图像
img_rgb = cv2.imread("capture1.jpg")
# 创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载将要搜索的图像模板
#模板1 筛选
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2024-03-20 10:36:29
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图像变换的基本模型变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：刚体变换（图像旋转） 如果一幅图像中的两点间的距离变换到另一幅图像中后任然保持不变，则这种变换称为刚体变换（Rigid Transform）.刚
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2024-04-27 20:03:21
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2020-12-24 16:07:24
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下面的代码是在img中找templateimport cv2 def get_sing_loc(img, template): ''' methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF
原创
2024-04-11 14:30:33
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Java OpenCV 图像处理26.0 HOG特征提取1 HOG 简述2 HOG 特征提取2.1 检测窗口2.2 归一化图像2.3 计算梯度2.4 统计直方图2.5 梯度直方图归一化2.6 得到HOG特征向量3 Java HOG 特征提取测试4 C# HOG 特征提取测试 1 HOG 简述HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中
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2024-10-17 17:51:05
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所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，
原创
2022-06-01 17:42:18
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matchTemplate函数参数模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的
原创
2022-06-29 15:09:05
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模板匹配原理模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。模板块每次移动一个像素 (从左往右，从上往下)，在每一个位置，都计算与模板图像的相似程度对于每一个位置将计算的相似结果保存在结果矩阵（R）中。如果输入图像的大小（WxH）且模板图像的大
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2024-04-23 10:22:03
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在这一篇文章中，我们将会了解数字图像处理中重要的组成部分之一的模板匹配。一：什么是模板匹配？在OpenCV教程中这样解释模板匹配：模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。二：
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2023-11-20 09:24:29
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2021-01-19 14:27:08
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OpenCV中支持的匹配算法
平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF
这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.
标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED
相关匹配 method=CV_TM_CCORR
这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果.
标准相
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2020-01-09 13:24:00
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