目的如何遍历图像中的每一个像素？OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何测试我们所实现算法的性能？查找表是什么？为什么要用它？测试用例颜色空间缩减。具体做法就是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。例如，颜色0到9可取为新值0，10到19可取为10。计算公式： Lnew = (Lold / 10) * 10如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话，是比较费时的，因为有大量的乘除操作
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2024-03-26 09:33:42
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了解如何使用Tesseract和OpenCV通过Raspberry Pi相机从PDF等图像中提取文本在本教程中，我将向您展示如何使用光学字符识别通过Raspberry Pi相机和Raspberry Pi从图像中提取文本。 Pi相机将捕获图像，并使用OpenCV和Tesseract从图像中提取文本。视频演示截图什么是光学字符识别？光学字符识别（OCR）是指从图像（打印或手写）或PDF格式的文档中电子
一，利用面积对轮廓进行筛选注意这种面积筛选有一个弊端就是比如有两个轮廓，A轮廓为500B轮廓为300当面积设置为 area<400时就可以筛选出面积小于300的所有轮廓反之大于300的轮廓 如果有两个圆轮廓一大一小，可能就只能保留一个了如果知道这两个形状的轮廓面积，或许可以利用 逻辑与 进行筛选。效果图//圆心
#include<iostream>
#include&
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2024-02-03 22:45:55
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计算矩的目的从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。矩的计算：moments 函数moments 函数可以很方便的计算出
简 介： 本文介绍了利用OpenCV和Python编程来计算形状轮廓的中心点。当然后面还会继续给出如何通过轮廓来分辨物体形状种类，以及对于各自的颜色进行标准。关键词： OpenCV，contours，中心点
§01 寻找轮廓的中心今天在图像处理中需要用到OpenCV的轮廓中心，在 OpenCV center of contour 中看到了给定的方法。将其总结如下，便于以后的应用
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2023-12-11 15:22:31
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一、本节知识预览 1、 怎样遍历图像的每一个像素点？ 2、 opencv图像矩阵怎么被存储的？ 3、 怎样衡量我们算法的性能？ 4、 什么是查表，为什么要使用它们？二、什么是查表，为什么要使用它们？ 假设一张三通道RGB图像，每个像素通道有256种不同颜色取值，那么一个像素点可能有256*256*256（1600多万）种可能颜色取值，这对于
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2023-10-11 12:06:42
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入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
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2024-02-08 03:38:33
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目录一、 简介二、查找色值1、摄像头的角度调2、启动检测与查找三、 验证HSV色值1、写入色值到文件2、启动检测四、交流方式 一、 简介这里学习一下如何用摄像头检测HSV色值，Opencv的HSV色块检测适合单一颜色的色块检测，如果是进行单一颜色的识别与检测，HSV色值检测会比较方便，但缺点也很明显，色值受光线干扰比较大，然后色值有6个值，如果对着色值表去查找效果不一定很好，这里通过工具对色块目
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2023-08-30 11:04:29
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最近项目用到：在不规则任意多边形的中心点加一个图标。（e.g: xx地区发生暴雪，暴雪区域是多边形，给多边形中心加一个暴雪的图标）之前的设计是，计算不规则多边形范围矩形bounds的中心点。这个比较简单，对于一些圆，矩形，凸多边形都比较适合。但是遇到凹多边形就会出现问题，比如一个月牙型的不规则多边形，bounds的中心点，就落到月牙外了。就有点难以接受了。经过讨论，决定将中心改为重心。下面上代码，
步骤：1、下载官网opencv的exe以及相应版本opencv_contrib的zip cmake版本是，选择msi安装格式 2、将两者解压至如图所示的目录
目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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原文地址：
一、理论
1、HOG特征描述子的定义：
locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度
原理：使用GT人脸库做样本，VS2010下使用openCV2.44自带的Haar算法检測人脸区域，ASM Library特征检測，然后使用YCrCb颜色空间做肤色检測，再用LBP+Gabor小波提取特征，最小邻近距离做分类识别。1、GT人脸库GT人脸库包括50个人，每人15张不同角度、不同表情的正面照片。图片为JPG格式，640*480，大小在159~192KB之间。Zip压缩下总大小130M。特
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2024-04-19 19:35:11
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#include <opencv.hpp>
#include<iostream>
#include <string>
#include<conio.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int max_cou
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2024-03-17 15:12:46
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本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例： 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像 ...
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2021-06-07 23:26:00
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目标在这一章当中， - 我们将了解霍夫变换的概念。 - 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 - 我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP()理论如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。一条线可以表示为y=mx+c 或以参数形式表示为ρ=xcosθ+ysi
魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 基础OpenCV中的Haar级联检测 Aim：学习以Haar特征分类器为基础的面部检测技术； 将面部检测扩展到眼部检测。 基础对象检测技术：基于机器学习，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_function，最后用它做对象检测。面部检测：算法先通过大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不带面部的图像）训练分类器从
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2024-07-07 07:05:46
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学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.原理直线在计算机图形中一般表示 与我们在数学教材中有所不同，此处的y轴方向是向下的。那么象限的位置是顺时针计数的。 上图中标注了四个参数，分别是直线与x轴正向的夹角，直线到原点的距离,所在直线与x轴的夹角,直线的截距. 类似的第二象限的直线为下图所示，三四象限类似，此处不列举。直线的数学
opencv—图像旋转函数，rotate与warpAffine运用（不裁剪crop方法）引言Oo图像旋转是图像几何变换中具有代表性的操作，直接调用opencv库函数很简单，但是叫你讲解一下，可能能多人会直接放弃。这里面包含了插值、背景处理、三角函数等一些知识，我也今早看了一篇推文，自己写了一下，发现还是有很多基础知识，于是作一次记录。图像旋转基本原理图像旋转之后大小会有变化，就会产生背景，背景一般
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2024-04-04 19:20:13
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Dlib 和 OpenCV 这两个库已经在深度学习和人脸识别领域逐渐有了自己的一席之地，基于它们的各种开源项目的越来越多，今天 Gitee 上这个开源项目也是基于 Dlib 和 OpenCV 的，具体是做什么的？一起看看下文吧。项目名称：fatigue_detecting项目作者：cungudafa软件架构经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠(嘴巴张大且相对较长时
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2024-08-20 13:36:03
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