# 基于OpenCV的目标定位：使用MARK进行物体识别
随着计算机视觉的迅猛发展，目标检测和定位已经成为了许多应用程序的核心技术。今天，我们将介绍如何使用OpenCV和Python实现基本的目标定位，并着重讲解用标记（MARK）的概念来优化我们的定位过程。
## 什么是目标定位？
目标定位是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图片或视频中的特定物体，并确定其在图像中的位置。这在自动驾驶、安
一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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项目要求在包含（一个或多个）人脸的图片中对脸上的某些部位（嘴巴、眉毛等部位）进行标记。代码实现1、导入工具包import numpy as np
import dlib
import cv22、对脸上的部位进行定义在关键点定位的官方文档中，提取68个关键点来表示脸上的部位。其中：第1个点到第17个点：脸颊；第18个点到第22个点：右边眉毛；第23个点到第27个点：左边眉毛；第28个点到第36个点：
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2024-02-24 14:13:36
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Opencv做mark点寻边 通过mark点进行是很常见的项目，mark点就在这里，mark点的作用就是为了让摄像头在运动中通过mark点来确
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2022-04-13 16:57:21
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相关性搜索void MarkerDetector::findMarkerCandidates( const ContoursVector& contours, std::vector<Marker>& detectedMarkers)
{
PointsVector approxCurve;//相似形状
std::vector<Marker>
MARK点的相关规定 1)Mark点用于锡膏印刷和元件贴片时的光学定位。根据Mark点在PCB上的作用，可分为拼板Mark点、单板Mark点、局部Mark点(也称器件级MARK点)2)拼板的工艺边上和不需拼板的单板上应至少有三个Mark点，呈L
形分布，且对角Mark点关于中心不对称3)如果双面都有贴装元器件，则每一面都应该有Mark点。4)需要拼板的单板上尽量有Mark点，如果没有放置
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2024-04-26 18:10:43
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更新（２０２０．７．１８）用imageJ可以标注二维图像的关键点，选择 save as XYcodinates就可以保存为text文件。另外imageJ也可以自定义快捷键，使用很方便 配准常见的评判标准就是关键点坐标之间的误差（TRE），关键点的标注就成了绕不开的过程。有很多图像处理软件都可以实现在图像上画点并且显示鼠标处的坐
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2024-01-16 21:36:18
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Opencv做mark点寻边定位 通过mark点进行定位是很常见的项目，mark点就是在图上或者工件上设置一个标志性的mark点，在这里以圆点为例，如图： 这个原图是一个很大的板子，然后四个角分别有一个黑色圆点，黑点就是mark点了，在这里，mark点的作用就是为了让摄像头在运动中通过mark点来确定板子的具体位置，然后根据mark点的位置确定整个板子的加工路径。项目比
Title :cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠
写在前面的话：最近做双目匹配，需要用到OpenCV的特征识别匹配，但是对于低反射率物体即使投影了随机散斑之后出来的效果依旧很差，于是乎看看特征匹配的源码，看看能不能从原理上有所发现（用的knnMatch并且已经极线对准，可是效果在有的图上比较凉凉）。废话不多说，这篇博文讲的是看源码学习OpenCV，仿佛没找到比较好的文章，于是，自己看，写一个。后续有发现的话在后面补充。环境：OpenCV3.2源码
面部特征检测应用很多，我将在下一节介绍当前项目用到一个典型例子，因为疲劳检测有一张方案是通过检测人眼的闭合时间来实现的，在实际装车应用中效果还不错。本节先介绍一下opencv中自带的特征点检测功能，后续将讲解如何使用opencv+dlib实现疲劳检测功能。现在OpenCV支持几种本地特征检测算法。然而，由于两个原因，实际使用中还需要做更多的工作1、Python支持：截至OpenCV3.
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2024-03-29 12:04:24
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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目录1. opencv3.1.0的文件结构1.1. build文件夹1.2. source文件夹1.3. opencv的组件构成【core】 ——核心功能模块【highgui】【imgproc】【calib3d】【features2d】【flann】【ml】【objdetect】【photo】【stitching】【superres】【video】【Videostab】【imgcodecs】【sh
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2024-04-17 08:41:59
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一共八种工具，八种工具包括：BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。（最低支持OpenCV 3.0.0）MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）KCF Tracker：比BOOST
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2024-04-22 21:53:24
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主题 本章我们要学习的是运动物体的跟踪，现代图像处理中经典的几种跟踪方法主要是：meanshift（均值漂移），Camshift（meanshift的优化版本），KCF，光流法等。 我们本章主要介绍的是前两种，meanshift（均值漂移）以及Camshift（meanshift的优化版本）均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移，该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域
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2024-04-29 20:57:17
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Advancedeast项目地址:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 环境:VS2017+opencv4.1.2运行结果如下:基本步骤:首先介绍一下与AdvancedEAST的使用相关的一些原理.AdvancedEAST的网络结构如下图: 图片输入网络后依次输出三种数据,简单使用的话可以只用第一个,我只用了第一个. 从网络结构也可以看出来有三个输出网络
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2024-04-15 21:50:19
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1. 知识点算术操作；像素算术操作。2. NumPy算术操作 和 OpenCV像素运算2.1 加法2.1.0 cv.add 函数cv.add(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]])2.1.1 代码测试读取图片butterfly和lena；获取两张图片[0,100]位置的像素值；使用加法、np.add、cv.add进行算术操作。import cv2 as cv
import
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2024-08-17 10:28:50
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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