亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外，还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们也可以将这些模型表征部署到有限内存和计算力的移动端中。这就令 MXNet 可以完美地在树莓派中运行深度学习模型。在本文中，我们将使用 MXNet 在树莓派上创建计算机视觉系统。我们同样也会讨论如何使用 AWS IoT 以连接到 AWS Cloud 中，因
OpenCV进行图形匹配的方法，如若原图图中没有欲找的图，怎么设置返回错误..... OpenCV里面有一个模式匹配函数为:cvMatchTemplate,这个函数查找原图中有没有目标图，配合cvMinMaxLoc这个函数就可以得到在目标图在原图中的坐标。可是，我发现如果原图中没有目标图，还是会返回一个坐标的。后来发现这个是相似的坐标。请问，如何整它，让他在原图中查找，如果原图中包含该图，就返回坐
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2024-05-28 16:17:51
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简介今天这一篇是19年12月30日放到arxiv上的，其实在CVPR2020截止后就一直在关注在关注的一篇文章，毕竟在KITTI的3D检测上高居榜首，并且远远的超过了第二名。如下：是很有必要研读一下，这篇文章出自港中文和商汤的工作。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf代码地址：https://github.com/sshaoshuai/PCDet先看题
11、霍夫线变换：使用OpenCV的以下函数 HoughLines 和 HoughLinesP
霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。
是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。 OpenCV实现了以下两种霍夫线变换:
标准霍夫线变换
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2024-03-14 23:08:23
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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
前面我讲述了直方图的概念以及如何用opencv实现一维和二维的直方图。详见这两篇blog: Mat 格式： cv： 这次主要想讲点直方图的应用，其中包括使用查找表修改图像的外观、直方图的均衡化、反投影直方图检测特定图像的内容、meanshift算法<均值漂移>跟踪物体和利用图像直方图检索相似图像<可靠性比较低>。一：使用查找表修改图像的外
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2024-03-30 21:17:22
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openmv4系列7----寻找色块1、find_blobs函数image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10,
pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, mer
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2023-09-15 15:15:26
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;void...
原创
2022-11-22 13:34:50
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cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code,int dstCn=0 );颜色空间转换
. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类,输入的 8-bit,16-bit或 32-bit单倍精度浮点数影像。
. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像，也可以Mat类,输
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2024-04-20 16:28:40
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本文主要介绍导向滤波，但是在网上看这算法还能去雾，不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的，希望过来人指点迷津，这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码，希望与大家共同交流。 论文主要如下：Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫
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2024-04-07 17:35:25
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对于刚入门的OpenCV玩家，提起目标跟踪，马上想起的就是camshift，但是camshift跟踪往往达不到我们的跟踪要求，包括稳定性和准确性。 opencv3.1版本发行后，集成了多个跟踪算法，即tracker，大部分都是近年VOT竞赛榜上有名的算法，虽然仍有缺陷存在，但效果还不错。 ps：我在知乎上看到一个目标跟踪的介绍，感觉不错，链接在此！ 单目标跟踪很简单，放一个官方例程供参考（ope
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2024-03-12 15:45:39
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终于完成了GPU的TensorFlow环境搭建，记录下来给大家作为参考。感谢大佬的博文让我完成了大部分工作：[一]硬件以及安装先后顺序介绍：1.1.显卡（getforce 10 系列－－GTX10ｘｘ，如GTX1060） 环境搭建基于的显卡类型为NVIDIA GTX1060，当然所有的getforce 10 系列－－－GTX10ｘｘ都可以。cuda7.5不支持getforce 10 系列以上的显
Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。知识点就是SimpleBlobDetector的使用，blob(斑点)筛选条件：斑点颜色、面积、圆度、惯性率、凸度。void blobDetector()
{
Mat img = imread("d:\\11.jpg");
SimpleBlobDetector::Params params;
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2024-08-29 17:44:32
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# 使用 Android OpenCV 实现图像识别与色彩检测
## 引言
在现代计算机视觉中，图像识别和色彩检测是非常重要的应用。在 Android 平台上，使用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）来实现这两个功能，不仅简单而且高效。本文将通过实例演示如何在 Android 应用中利用 OpenCV 进行图像识别和色彩检测，包括代码示例以及
目录效果预览0.Hough变换的理论基础0.0 简介0.1 对直线的分析1 OpenCV中的Hough直线变换 1.1 HoughLines()1.1.1 The Standard Hough Transform1.1.2 Demo1.2 HoughLinesP()1.2.1 The Probabilistic Hough Line Transform1.2
文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考 一、引言 作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成 二、步骤概述 TensorFlow目标检测API是一个非常强大的资源，能够用来快速构建目标检测模型。如果你不
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2024-05-09 23:33:06
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主要内容： 在算法设计中使用策略模式; 用控制器设计模式实现功能模块间通信; 转换颜色表示法; 用色调、饱和度、亮度表示颜色在算法设计中使用策略模式：策略设计模式的目的就是把算法封装进类。封装后,算法之间互相替换,或者把几个算法组合起来进行更复杂的处理,都会更加容易而且这种模式能够尽可能地将算法的复杂性隐藏在一个直观的编程接口之后,因而有利于算
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2024-06-18 10:50:05
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利用模板匹配的方法追踪摄像头的目标效率比较底下，而且受fps影响重容易跳帧，但在物体低速移动下也不失为一种简单的识别算法。其原理是在摄像头的一帧画面中选定要追踪的范围，利用模板匹配的方法刷新每一帧模板的位置，本文只设定了从左上角截取矩形的方法，其他方法可自行画瓢 不过本文有两个不足 1是只能左上角开始截取，否则会报错 2是要提前预备一张任意图片来置换模板图 否则匹配找不到模板Rect rect;/
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2024-03-06 14:41:31
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模板匹配是一种在图像中定位目标的方法，通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动，计算特征相似性，以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率。在Opencv中，模板匹配定义了6种相似性对比方式： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：计算图像像素间的距离之和，最好的匹配是0，值越大，是目标的概率就越低。 CV_TM_CCORR 相关匹配法：一
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2024-05-01 20:20:39
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知识要点1. OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:创建MultiTracker对象: trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()读取视频或摄像头数据: cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_02.mp4')框选ROI区域: roi = cv2.selectR
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2023-09-27 12:50:23
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