文章目录前言一、基于MobileNet_SSD和Caffe二、基于Yolo和Darknet总结 前言对象检测是指检测出图像中的所有对象，并识别对象的类型。使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行对象检测的基本步骤如下。(1 )从配置文件和预训练模型文件中加载模型。 (2 )创建图像文件的块数据。 (3 )将图像文件的块数据设置为模型的输入。 (4)执行预测。 ( 5)处理预测结果。环境：群辉d
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2024-03-27 20:42:37
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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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本文目的目的：学习使用opencv的findContours和drawContours函数语言：java版本：opencv-410简介：通过findContours函数检测物体轮廓，并且用drawContours画出来程序支持效果：加载图片后可以在界面上更改三个参数进行效果对比查看1.修改边缘检测阈值，改变边缘检测效果2.修改轮廓检索模式3.修改轮廓的近似模式分解介绍函数：findC
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2024-07-25 14:36:29
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目录0 原理 1 OpenCV中的霍夫变换0 原理 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。首先将一条直线用一个点表示，这样用一个点表示直线上所有的点，一开始人们使
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2024-02-27 10:41:35
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SURF算法工作原理
选择图像中的POI(Points of interest) Hessian Matrix在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制发现特征点方法、旋转不变性要求生成特征向量
SURF构造函数介绍 C++: SURF::SURF( double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点，默认值在
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2018-09-30 11:23:00
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检测并绘制特征点： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::xfeatures2d; 7 using namespace std
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2018-10-03 17:07:00
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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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VS 篇编译 OpenCV + OpenCV_Contrib (+ Qt) + VS20151. 编译环境准备2. 编译配置3. 执行编译Visual Studio 项目使用 OpenCV1. 创建新项目2. 在 VS 中配置 OpenCV3. 通过 CMakeLists.txt 生成 VS 解决方案4. 项目调试进入 OpenCV 源码注意事项1. 编译 Qt 版时 o
AKAZE是KAZE的加速版特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespac
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2018-10-03 16:58:00
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AkAZE是KAZE的加速版与SIFT,SUFR比较:1.更加稳定2.非线性尺度空间3.AKAZE速度更加快4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍1.AOS构造尺度空间2.Hessian矩阵特征点3.方向指定基于一阶微分图像4.描述子生成特征点查找和绘制：把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可#include #include
原创
2022-05-29 01:13:09
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cmake + opencv + vs2019 学习笔记 1 (TODO) 目录cmake + opencv + vs2019 学习笔记 1 (TODO)project 11. 准备（编译 OpenCV，一个 OpenCV示例程序）2. 编写`CMakeLists.txt`文件3. 使用 cmake 用外部编译（out-of-source）方式构建项目4. Visual Studio 生成项目（D
在实际工程应用中，经常会有搜索直线边沿的需求，该功能可用于特征定位、计算交点等场景。搜索大部分文章博客，基本都是用sobel算子等进行梯度计算并提取直线特征，没有实现按照指定方向进行搜索边沿的功能，会引入大量噪音。图1具体实现中，一般按照以下步骤实现边沿搜索：提取卡尺区域-合并成单像素profile-梯度计算-按要求搜索边沿点。1. 沿卡尺方向提取搜索区域搜索区域见图1，此时我们引入两个参数，分别
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2024-10-07 13:11:59
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VS 篇编译 OpenCV + OpenCV_Contrib (+ Qt) + VS20151. 编译环境准备2. 编译配置3. 执行编译Visual Studio 项目使用 OpenCV1. 创建新项目2. 在 VS 中配置 OpenCV3. 通过 CMakeLists.txt 生成 VS 解决方案4. 项目调试进入 OpenCV 源码注意事项1. 编译 Qt 版时
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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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
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
目标：选出一个参考图像，找出一组图像中与参考图像最相似的图像。 相似图像检索：基于图像内容的相似度检索，可以利用两幅图像的直方图特征，评估两幅图像的直方图相似度，进而得到两幅图像的相似度。第一步：直方图特征提取函数calcHist用来计算图像直方图特征，函数原型如下：void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels,
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2023-09-30 21:14:20
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