编者荐语文章主要对主流的车道线检测（包括BEV视角和图像视角）方法进行总结。由于基于深度学习的方法性能远超传统方法，所以文章只总结了基于学习的方法。作者丨wanghy@知乎文中车道线检测有些是有高度的3D检测，有些没有高度的BEV检测，统一标识了BEV，没有特别区分是否预测高度。主要分了六大类，包括基于分割的方法、基于关键点的方法、基于row-wise的方法、基于多项式回归的方法、基于anchor
## Python 标志物识别教程
### 引言
Python 标志物识别是一项有趣且实用的技术，通过使用机器学习和图像处理算法，我们可以让计算机自动识别并分类不同的标志物。本教程将向你介绍如何实现 Python 标志物识别的整个流程，包括数据准备、模型训练和预测等步骤。
### 整体流程
下面是实现 Python 标志物识别的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤的名称和简要描述。
| 步骤
原创
2024-01-21 11:27:06
30阅读
【多功能改进】基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及局域网无线控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 文章目录人脸识别和网络推流附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 人脸识别和网络推流在运行项目前，先在当前目录下新建目录templates 在目录内新建index.html文件 并输入HTML代码：<html>
转载
2024-05-01 15:04:49
92阅读
摘要 车牌识别主要包括三大方面：车牌定位、字符分割、字符识别，今天先整理第一部分 主要处理步骤如下，方法不单一，也可以在HSV图做车牌定位，我这里用了灰度图灰度处理二值化边缘检测生态学检测一、灰度处理 把RGB图处理成灰度图，方便二值化//灰度处理
Mat MainWindow::GRAY(Mat img)
{
Mat img_gray;
cvtColor(img, img_gra
转载
2023-12-11 10:02:56
50阅读
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
转载
2023-10-08 11:58:37
187阅读
需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
转载
2023-11-26 16:43:14
111阅读
1. 什么是Python?Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。2. Python环境搭建Python官网：https://www.python.org/下载地址：https://www.python.org/downloads/release自行安装3
转载
2023-10-08 09:43:08
146阅读
交通标志识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，它可以帮助自动驾驶车辆识别道路上的各种标志，从而避免交通事故的发生。下面是我的最近有关基于OpenCV实现交通标志识别的记录
原创
2023-05-03 21:12:54
874阅读
点赞
# 使用OpenCV识别形状的完整指南
在机器视觉领域，OpenCV是一个非常流行的图像处理库，它提供了大量的功能来帮助我们实现图像和视频中的各种视觉任务。今天我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别形状。本文将涵盖整个流程，从准备工作到实现细节，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
下表展示了实现OpenCV形状识别的整体步骤：
| 步骤 | 描述
预备知识 下面两个都不是必备知识，但是如果你想了解更多内容，可参考这两篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍 OpenCV 2.4+ C++ SVM线性不可分处理 SVM划分的意义 到此，我们已经对SVM有一定的了解了。可是这有什么用呢？回到上一篇文章结果图： 这个结果图的意义在于，他成功从二维划分了分类的区域。于是如果以后，有一个新的样本在绿色区域，那么我们就可以把他
转载
2023-09-05 21:34:00
114阅读
目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
转载
2023-10-09 00:11:06
374阅读
§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
转载
2023-11-01 23:56:29
342阅读
import numpy as np
import cv2
img = np.ones((512, 512, 3), np.uint8)*255
# 画椭圆
# 图片 (圆心) (短轴长，长轴长),旋转角度，旋转角度，开口大小角度,(颜色),(线条粗细,-1为实心)
cv2.ellipse(img, (255, 100), (65, 65), 125, 0, 290, (0, 0, 25
原创
2021-08-30 17:21:09
475阅读
霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
转载
2023-11-28 06:08:38
131阅读
opencv的puttxt（）函数不能汉字输出，这也是困惑好多人都问题，经过几天的查资料，改代码终于成功实现opencv汉字输出。第一种方法是 是通过写一段代码，能够转码，封装一下再调用，从而实现汉字输出。第二种方法是 使用PIL进行转换一下以下这个是ft2.py 实现转码的代码# -*- coding: utf-8 -*-
#
转载
2023-11-01 17:28:25
178阅读
霍夫线变换 简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是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。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着
转载
2023-08-02 15:18:04
356阅读
import numpy as np
import cv2
img = np.ones((512, 512, 3), np.uint8)*255
# 画椭圆
# 图片 (圆心) (短轴长，长轴长),旋转角度，旋转角度，开口大小角度,(颜色),(线条粗细,-1为实心)
cv2.ellipse(img, (255, 100), (65, 65), 125, 0, 290, (0, 0, 255
原创
2021-09-02 10:16:29
411阅读
照明灯具分类 照明灯具的分类方法繁多，如按用途分类、按CIE推荐的根据光通量分配比例分类和按防尘、防潮、防触电等级分类等。其中，按用途分类已在《消费者指南》分册中描述外，其余分类法将在本分册内加以叙述。 ·按国际照明委员会（CIE）推荐的灯具分类（室内照明） 根据国际照明委员会(CIE)的建议，灯具按光通量在上下空间分布的比例分为五类：直接型、半直接型、全漫射
转载
精选
2009-05-03 14:17:18
442阅读
当我们的app开发完成之后，无可避免的以后会进行产品升级，那么我们希望在客户的手机上让app进行自动升级，可以分为自动升级和手动升级。自动升级：一般在客户app第一次打开首页的时候。手动升级：在app界面提供一个升级的入口。界面效果演示如下： 代码其实也很简单，不过针对ios和android要分开处理。基本思路是获取本机的app版本号，然后
转载
2024-09-11 14:49:25
17阅读
一、项目简介OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源工具包。无论科学研究，还是商业应用，OpenCV都是进行图像识别的不二之选。熟练掌握OpenCV的图片识别能力，在图片识别领域里飞起来不是梦！本文利用kaggle数据库上的水果图片数据集(fruit-images-for-object-detection)展示如何训练机器学习模型识别水果图片的类别。数据地址（kaggle数据库地址
转载
2024-01-29 02:50:07
131阅读
