目录由于最近学OpenCV,需要做个笔记,方便下次复习使用。本文分为以下几个部分:对比度、亮度离散傅里叶变换对比度、亮度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小。图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度,数字图像 f(x,y) = i(x,y)* r(x, y) ,如果灰度值在[0,255]之间,则 f 值越接近0亮度越低
我们知道,直方图可以在一定程度上反应图像的一些统计信息。所以,可以考虑用直方图对比的方法,进行基于内容的图像检索。通常我们搜索图片,都是根据图片的标签搜索的。基于内容的搜索,就是假设我们不知道标签,而是直接输入一幅图像,然后从得出一些跟这幅图像的直方图比较相似的图像。那么我们不禁要问,如何度量两幅直方图的相似程度呢?OpenCV的compareHist函数提供了一个参数供你选择。最简单的就是CV_
转载 2023-11-07 23:31:32
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OpenCv中提供了两种实现目标跟踪的关键算法,LK算法和HS算法,也就是通常所说的稀疏光流和稠密光流。寻找角点角点,其实也就是一幅图像中,容易被跟踪的特征点,通常来说,这个点在两个正交方向上都有明显的倒数,该点在图像中我们认为是独一无二的。从直观上讲,角点是一类有足够信息并且能够从当前帧和下一帧都能提取出来的点。关于角点的定义,是由Harris提出的,其基础是图像灰度强度的二阶导数矩阵 。该定
一、准备工作1.下载VS首先到官网下载对应版本的Visual Studio,这里我下载的是VS2015版的。下载完后,按照一般方法安装即可!2.下载OpenCV同样,在OpenCV官网在下对应版本的opencv。这里我下载的是opencv3.1版本的。下载完后,将文件解压。注意要记住解压到的路径,后面环境配置过程中需要用到。比如我解压到的路径是:C:\opencv\opencv,解压完成后,即安装
转载 2024-04-03 13:27:05
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人脸检测OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测,实现简单,但识别效果相对较差。Opencv的人脸检测函数,定义了具体可跟踪对象类型的数据文件。Haar级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧式距离来度量。距离可能以空间坐标或颜色坐标来定义。类Haar特征是一种用于实现实时人
Java 调用 OpenCV 人脸对比算法实现流程 --- ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[下载 OpenCV 并配置环境变量] --> B[导入 OpenCV 库] B --> C[加载人脸识别模型] C --> D[读取待对比的两张图片] D --> E[将图片转换为灰度图] E --> F[检测人脸并提取特征]
原创 2023-12-30 05:41:18
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(给Python开发者加星标,提升Python技能)作者实现了10种常用的轻量级人脸检测算法,本套程序极简,高效,尽可能少的依赖第三方库,是本套程序的特点。安装在下载完程序后,需要下载模型文件,才能正常运行程序。由于模型文件太多,无法直接上传,可以去百度云盘下载:链接: https://pan.baidu.com/s/16EBjFG5tj6rp0m8TadDgHg 提取码: r
从不懂到慢慢明白一些道理,写这样一个技术文档无非就是怕以后忘记这样一个过程。 从这个项目得到的经验: 1:我真正领悟到了“二八法则”的真谛。准备加编程阶段看了不少论文,试了不少方法,但 最后真正用到的无非就只有20%不到,但并非是白用功,没有多余的付出,也就不会有多余的回报; 2:体会到了理论与应用之间有着一道
简介   本篇主要是对实现对焦算法的总结记录。 对焦模式   常用模式:CAF、TOUCH focus、auto focus。   CAF: 1、判断条件:环境亮度变化、陀螺仪之类传感器数据变化 2、检测到环境亮度或者传感器数据变化超过一定阀值 3、继续检测到环境亮度或者传感器数据变化已经稳定 4、触发CAF Touch focus
本博客在基础上进行更加详细的注解。当初有几个地方看的比较费劲,但是里面没有注释,现给加上,主要是那些带黄色及红色部分的注释。模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标。OpenCV提供了6种模板匹配算法:平方差匹配法CV_TM_SQDIFF归一化平方差匹配法CV_TM_
方法3基于AdaBoost算法的人脸检测2010年viola和Jones引入积分图的概念,提出了基于Haar-like特征、级联结构的AdaBoost算法,成功应用于模式识别领域,实现了实时人脸检测,使人脸检测技术取得了突破性进展。为适应背景的复杂性,研究者提出了将肤色等人脸特征和AdaBoost算法相结合的人脸检测新算法算法首先结合人脸特征,利用人脸特征确定人脸的大致方向,然后用级联结构的Ad
转载 2023-11-23 14:58:56
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。计算图片相似度的应用很广泛,如google、baidu、360等搜索引擎以图搜图的功能就是其典型应用相似图像去重一般分为如下两个步骤 1、图像特征表达的提取 2、图像之间相似度计算两个主要步骤。对于图像特征表达的提取,常见的手工设计特征有颜色、纹理、HO
OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度注意:以下内容根据opencv官网提供的教程结合个人理解所得,仅是个人学习笔记,可能存在错误或偏差,欢迎指正。 OpenCV实验系列之修改图片对比度与明亮度对比度与亮度的理解个人臆测实现方法 对比度与亮度的理解(个人臆测)以下对于对比度的解释来自百度百科对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异
转载 2024-02-19 15:52:41
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在本教程中,我们将讨论各种人脸检测方法,并对各种方法进行比较。下面是主要的人脸检测方法:1OpenCV中的HaarCascade人脸分类器;2OpenCV中的深度学习人脸分类器;3Dlib中的hog人脸分类器;4Dlib中的深度学习人脸分类器。Dlib是一个C工具包(也有python版本),代码地址:本文不涉及任何原理,只讲具体的应用。所有代码模型见:如果没有积分(系统自动设定资源分数)看看参考链
原创 精选 2022-03-27 16:40:39
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目录1 OpenCV中的Haar Cascade人脸分类器2 OpenCV中的深度学习人脸分类器3 Dlib中的
原创 2022-12-17 19:29:24
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opencv 图片相似度对比 算法 java 在计算机视觉领域,图像相似度对比是一项基本而又重要的技术。随着人工智能和深度学习的发展,如何在 Java 环境中利用 OpenCV 进行图像相似度对比成为了一个热门话题。下面将详细探讨这一技术的相关内容。 ### 背景定位 在多个应用场景下,例如监控、图像搜索、图像识别等,识别和比较图像的相似度是至关重要的。根据 __Wikipedia__ 的定
原创 6月前
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MTF中文准确的意义是:调制传输功能。MTF测试是在镜头上进行的最准确、最可以衡量、最可以对比的测试。在 MTF 测试方法为:用镜头,把一个黑白线条图案投影到屏幕上。然后测量屏幕的对比度(这只是最早测试方法之一)。1、如果图像的对比度与测试输入的对比度完全相同,则该值为 100%。当然这种镜头应该是个完美的镜头。只是这种情况是不可能发生的;如果对比度为一半,则值为 50%;如果对比度为值0%,这时
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现2.1、方式一2.2、方式二2.3、方式三三、 总结 学习目标一、概念及原理  图像的线性变换可以用以下公式定义: 其中,输入图像为I,宽为W、高为H,输出图像记为O。  如下图所示,当a=1,b=0时,O为I 的一个副本;如果a>1,那么输出图像O的对比度比I有所增大;如果0<a<1,那么O的对比度比I有所减小。而b值的改变,
文章目录前言一、图像亮度和对比度的基本概念:1、图像亮度:2、图像对比度:二、RGB三通道色彩空间的图像变换:1、线性变换公式如下:2、操作简介:3、图像亮度调整:4、图像对比度调整:5、三通道图像转换为单通道图像的方法:1)通过imread方法,在后面添加参数 IMREAD_GRAYSCALE2)通过cvtColor方法,直接转换色彩空间为灰度图像,类似于创建新的图像6、图像亮度与对比度同时调
初学者接触flask和pytorch,有写的不完善逻辑不通畅的还望见谅整个系统主要实现两个目标:熟悉flask的业务流程,掌握基本的flask开发规范与知识,在系统中主要对基本的诸如:jinjia2、orm迁移、蓝图、过滤器、form表单等等进行了实际的应用。系统的配置list如下:Package Version ------------------- ---------
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