一、准备我的视频文件output.avi保存在文件夹E:\opencv下，先将视频划分为一个个的视频帧，程序如下：import cv2
import os
import sys
from itertools import cycle
# 第一个输入参数是包含视频片段的路径
input_path = sys.argv[1]
# 第二个输入参数是设定每隔多少帧截取一帧
frame_interval
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2024-04-26 09:32:06
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目前大多数的AI和机器学习算法都是在人工标注数据上进行训练的。Intel的CVAT（Computer Vision Annotation Tool）和Microsoft的VOTT（Visual Object Tagging Tool）是两款普遍使用的开源图像标注工具。但是开源或免费的图像标注工具跟商业的标注工具无论是在易用性、速度或是提供的功能方面还是有很大差距的。CVATVOTTSuperAnn
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2024-08-16 22:33:22
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简单介绍：CVAT是OpenCV团队开源的一个基于web的图像标注系统，它能够对图像、视频做矩形、关键点、图像分割、目标追踪、3D等标注。cvat可以分为服务端和客户端，服务端可以部署在本地或者云上而且还可以很方便的与我们的数据服务器进行连接，客户端只需要通过Google浏览器访问web系统即可，而不需要安装其它的标注工具。 注：我们的团队正在使用labelimg，所以研究CVAT来增加工作效率。
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2024-05-29 01:59:31
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2.安装labelImg在终端运行pip install labelimg 安装成功后，输入labelImg。注意此处I必须大写！！！不然会显示没有labelimg。3.下载labelImg（使用自己的数据集）运行labelImg后，会弹出如下窗口此时我们可以对自己的数据集图片进行标注。 在home下新建一个名为VOC2007的文件夹，其中再新建两个文件夹，整个文件夹框架如下VOC20
1.下载python,VS2013,opencv3.2.0
VS2013社区免费版可以直接在360软件管家上下载，python和opencv以及后面会需要的安装包链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1kzRJ7sGJvDncINSNvfdzEw（ 密码：82qs）
2.安装VS，opencv和python
都是正常安装
CAD制图的复杂性，应该表现在创意设计内容与深度设计表现，而非杂乱无章的CAD标注、布局、排版等方面。因此，在绘制CAD图纸时，一定要牢记简洁！清晰！美观！那么，如何增强CAD图纸的观赏性？小编将分享一些CAD标注常规技巧，并且针对机械行业和建筑行业的特殊标注进行高阶内容分享，大家要仔细阅读噢！常用CAD标注样式的设置快捷键「D」调出标注样式管理器在浩辰CAD中，通过快捷键「D」调出标注样式管理器
在做目标检测任务时，为了数据标注既快速又准确，需要用到labelImg进行画框标注，本文介绍一种请先阅读完指南再开始标注 1.安装labelme软件 (1) 打开cmd (2) 复制粘贴命令：pip install labelme==3.16.7 (3) 注：一定要安装版本号为3.16.7的labelme 2. 打开labelme软件 (1) 打开cmd (2) 复制粘贴命令：labelme，即可
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2023-09-30 21:17:53
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视频标注工具由于实验室里面需要做CDVA的标准，CDVA（compact descriptor for video analysis），主要是基于CDVS中的紧凑视觉描述子来做视频分析，之前是紧凑视觉描述子主要应用在图像检索领域。需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。因为四边形的范
简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素，所以我们可以很容易检测标记。如图：首先，我们需要找到封闭的轮廓，然后在矩形轮廓里检查我们的标记。下面是标记监测管道的处理流程：1.把输入的图像转化成灰度图像。2.进行二进制阈值操作（Perform binary threshold operation）。3.检测图像轮廓。4.搜索可能的标记。5.检测并解码标记。6.模拟出标记
Foreword我主要是因为我发现watershed tutorial in the OpenCV documentation(和C++ example)以及mmgp's answer above都很混乱 . 我多次重新考虑一个分水岭的方法，最终放弃了挫败感 . 我终于意识到我至少需要尝试这种方法，并在实际操作中看到它 . 这就是我遇到的情况 .除了作为一个计算机视觉新手，我的大多数麻烦可能与我使
视频数据标注是一种对视频剪辑进行标注的过程。 进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型中去，这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域。与图像数据标注类似，视频标注是一种让计算机能够识别出对象的过程，这两种标注方法都被广泛应用到计算机领域中。什么是视频标注？在视频数据标注过程中，专业标注员和自动化标准工具被有效的结合起来，用来标注视频素材中的目标对象，这种
先决条件了解什么是增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR)，Marker-based AR 和 Marker-less AR 之间的区别：https://arshren.medium.com/all-you-want-to-know-about-augmented-reality-1d5a8cd08977基于标记的增强现实基于标记的 AR，也称为图像识别 AR，使用对象或基准标
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2024-06-10 01:22:43
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简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素，所以我们可以很容易检测标记。如图： 首先，我们需要找到封闭的轮廓，然后在矩形轮廓里检查我们的标记。下面是标记监测管道的处理流程：1.把输入的图像转化成灰度图像。2.进行二进制阈值操作（Perform binary threshold operation）。3.检测图像轮廓。4.搜索可能的标记。5.检测并解码标记。6.模拟出标
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2024-05-02 23:02:32
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搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西，当我们训练网络时需要训练集数据，但在网上又没有找到自己想要的数据集，这时候就考虑自己制作自己的数据集了，这时就需要对图像进行标注。图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情，但是又不能回避，毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞。最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛，因为命题方没有给出训练集，所以需要队伍自己去标注训练集，所以我花点时间开发了一
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2024-04-11 10:08:59
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导读本文将介绍结合 Label-Studio 和 SAM (Segment Anything) 提供一个半自动化标注方案，帮助大家充分提高数据标注的效率。Point2Labl：用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注。Bbox2Label：用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的掩码。其中:SAM (Segment Anything)
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2023-11-16 10:54:40
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前 言
目 录
Contents
完整代码
绘制直线
绘制圆形
绘制圆饼
绘制矩形
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2024-01-27 21:22:21
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现在大多数图片标注的方式是用labelimg对图片进行框选，但是这样非常花时间，本文提出了一种利用mtcnn对视频进行自动图片标注，生成可以直接利用的txt文件和图片文件的方法，以下是我的代码链接 下面重点来看一下test.py关于用opencv剔除相似帧，生成数据集的部分cap = cv2.VideoCapture('/home/admin/face_detection/dataset/xxxx
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2024-05-28 23:53:13
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OpenCV 本身集成了 FFmpeg，因此对于视频是有解码和编码功能的。尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论，然用其来对视频进行解码得到图像，然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的，以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建。值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的，不妨用新的版本号来进行学习。除此之外
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2024-04-25 16:14:38
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本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片
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2024-05-20 23:37:34
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注释图像和视频的目的不止一个，OpenCV使这个过程简单明了。看看你如何使用它:向演示Demo中添加标注信息在对象检测的情况下绘制对象的边界框用不同颜色突出像素进行图像分割一旦你学会了对图像进行注释，对视频帧进行注释也会变得很容易。这是因为视频中的每一帧都是用图像表示的。我们将在这里演示如何用几何形状和文本对图像进行注释。这是我们将在这里的所有例子中使用的图像。 首先，快速查看注释图像的代码。我
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2024-03-19 10:30:57
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