PPT：思想：先转换为YCbCr图像，利用人体肤色特征。CR属性。转换肤色为255，非肤色为0.这样就生成
原创
2022-07-06 13:47:24
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本文将按照以下目录展开介绍：什么是图像矩；如何计算图像矩：什么是Hu矩；如何利用Opencv计算一个图像Hu矩；如何利用Hu-矩来寻找两个形状的相似性；1. 什么是图像力矩图像矩是图像像素灰度值的加权平均，下面通过一个简单的例子来说明。 假设有一个单通道的二值图像 I ,位置 (x，y) 出的灰度值是 I(x，y), I(x，y) 的取值是 0 或 1。最简单的一种力矩可以通过以下方程来定义： 上
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2024-05-09 13:25:29
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目录六、百度智能云人脸库的创建七、人脸识别SDK的导入八、百度云平台的接入六、百度智能云人脸库的创建在百度智能云的人脸识别控制台中，申请领取免费资源，在进一步页面中我们选择领取全部免费接口即可 接下来在左侧公有云服务的应用列表中，创建应用，注意，需要将应用归属选择为个人。3 创建完成后即可看到创建情况：接下来在可视化人脸库中新建组，上传待识别的照片即可。七、人脸识别SDK的导入
# 如何实现Java分割出符号
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取待分割的字符串 |
| 2 | 使用正则表达式进行分割 |
| 3 | 将分割后的结果存储到数组中 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：读取待分割的字符串
在Java中，我们可以使用Scanner类来读取用户输入的字符串。
```java
Sca
原创
2024-06-30 04:08:28
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import cv2import numpy as np"""Step1. read the video"""cap = cv2.VideoCapture('video/video.avi')low_range = np.array([0, 123, 100])high_range = np.array([5, 255, 255])lastX = 0lastY = 0deltaX =
原创
2022-08-23 20:10:17
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基本步骤人脸采集摄像头实时的采集图片人脸检测方法人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haars特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。图像预处理对于人脸的图像预处理是对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像后，由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，
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2024-03-26 13:01:10
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# 使用OpenCV Java实现直方图对比，识别不出人脸的差异
在计算机视觉中，使用直方图来对比图像能有效识别出不同之处，但对于复杂背景下的人脸，这可能会带来误差。本教程将引导你如何在Java中使用OpenCV库来实现这一过程。
## 整体流程
在开始编码之前，让我们先了解一下实现的整体流程，以下是各个步骤的总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装O
原创
2024-09-15 06:11:41
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[opencv] 直方图匹配 文章目录[opencv] 直方图匹配1. 定义2.1. 单通道匹配1. 完整代码2. 调试验证2.2. 三通道匹配1. 完整代码2. 调试验证*. 参考*. 问题解决1. matplotlib 绘制多个图形，如何同时独立显示？*. rough 1. 定义直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 即将某幅影像或某一区
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2023-09-06 13:51:05
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图像分割（Image Segmentation）是将图像划分为若干个不同区域或对象的过程，其目标是将图像中的像素分组，使得同一组内的像素具有相似的特征，而不同组之间的像素特征差异较大。在 OpenCV 中，图像分割模块提供了一系列功能来实现图像分割的不同方法和技术。下面是对这些功能的详细说明：基于阈值的分割（Threshold-based Segmentation）：全局阈值分割（Global T
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2024-10-25 07:38:13
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OpenCV入门指南 人脸检测 EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别
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2024-06-27 18:50:16
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不知道怎么搞得，第一次发的时候，贴的图片都没有了，只好重新弄了一遍。由于项目的需要，使用到opencv自带的人脸分类器的xml文件，后面自己想生创建xml文件，上网搜了一把，一大堆，感觉都是一大抄，抄来抄去真的是坑爹啊，但是也有高质量的文章，借鉴后后来经过自己整理，终于实现了xml文件，现在这里把步骤记录如下：1。首先是在d盘创建一个文件夹boost文件夹，将opencv2.3的opencv_cr
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2023-09-24 05:55:40
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1、引言 尽管Transformer方案在语义分割领域取得了非常惊人的性能，但在实时性方面，纯CNN方案仍占据主流地位。本文提出了一种用于实时语义分割的高效对偶分辨率Transformer方案RTFormer，它具有比CNN方案更佳的性能-效率均衡。 为达成GPU设备上的高推理效率，所提RTFormer采用了线性复杂度的GPU友好注意力模块，同时消除了多头机制。此外，作者发现：跨注意力机制对于全局
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2024-05-23 20:46:32
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背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法、ViBe背景提取算法以及它的改进算法
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2024-10-08 12:56:04
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from 中国MOOC Python编程基础通过os模块可以方便地使用操作系统的相关功能。 import os 将其导入查看系统平台os.name可以查看当前操作系统的名字，window用字符串“nt”表示，Linux用字符串“posix”表示。获取当前系统平台路径分隔符不同操作系统可能会 使用不同的路径分隔符。os.sep例如，window系统以'\\'作为分隔符，而Linux系统以'/'作为路
https://www.toutiao.com/a6695943397275861516/前不久Iphone X发布，革命性的取消了TouchID（指纹识别），而添加了更酷的 FaceID(人脸识别) 模块，FaceID 不简单的运用在解锁上，还可以在支付，表情等场景中应用，给开发者带来更酷更丰富的应用，Iphone X 在多个硬件传感器的加持下，可以采集3万个点来感知用户的面...
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2019-05-29 08:33:55
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Hey~ 我们又见面啦~ 2019.08.16 Faceware Live简介
Faceware Live
是一套面部实时捕捉的方案，广泛用于
3A
游戏和动画制作。
Faceware Live
是一个由两部分组成的软件系统，用于跟踪实时面部表演，并根据表演来驱动数字角色。视频源输入到运行
Live
Ser
基于OpenCV自带分类器识别人脸在VS2019下要安装适用于桌面的VC++ 2015(2017) v14 00(v14)工具集。 访问网站：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads，下载社区版，并安装 安装完成之后进入这个界面：安装所需要的组件安装完成后重启vs即可二、安装Opencv3.4.5关于在VS下对Opencv的配置： O
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2024-03-27 09:43:39
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所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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运用Opencv实现人脸的检测和识别是非常方便的，也比较常用。对于人脸检测可以用Opencv自带的分类器实现，而人脸识别需要自建训练分类器，以及收集人脸数据。本文重点讲讲人脸数据的训练以及人脸识别的实现，识别功能的实现也结合了MFC这个基础类库，界面更加美观。1.人脸数据训练关于数据的训练以及识别的教程可以参考博客：，在这篇博文里作者已经把流程说的很详细了，本文参照这个流程实现了人脸识别。&nbs
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2024-08-07 10:48:55
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# 在Python中如何根据边缘分割图像
在图像处理领域，根据边缘检测来分割图像是一个常见操作。本文将指导你如何使用Python中的OpenCV库来实现这一功能。我们将从图像读取到边缘检测，最后完成图像分割。下面是整个流程的概述。
## 工作流程
| 步骤 | 描述 |
|-----------------
