# 使用 OpenCV 实现数字识别的完整指南 在本篇文章中,我们将一起学习如何使用 Python 和 OpenCV 库实现数字识别。即通过计算机视觉技术识别图片中的数字。我们会逐步讲解整个流程,并附上必要的代码和解释。下面是我们工作的整体流程: ### 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |------|----------
原创 8月前
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文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 实现手势交互5 最后-毕设帮助 1 简介今天学长向大家介绍
# 使用 Python OpenCV 识别物体个数 在计算机视觉领域,物体识别是一个非常重要的任务。我们可以使用 Python 的 OpenCV 库来识别图像中的物体并统计它们的数量。本文将通过一个示例逐步介绍如何使用 OpenCV 进行物体检测和计数,随后我们将使用饼状图展示结果。 ## 一、环境准备 在开始之前,请确保您已经安装了以下库: ```bash pip install num
原创 9月前
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人脸识别OpenCV简介OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发,以 BSD 许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。OpenCV 用 C++语
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1:灰度处理Step2:对视频进行帧差处理Step3:二值化处理Step4:腐蚀处理Step5:膨胀处理 Step6:标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标,利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件,并将实现代码写入3.创建logo.txt文件,并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.
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图像处理:数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业,任务要求主要是实现:完成一幅方块图像的打开和显示,并统计其中的黑色方块数量,现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理,进而提高角点检测的精确度将图
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前言: 今年有一个高等教育部主办,举办地在余姚的比赛,我们报了机械手解魔方的项目!其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息!为了最快的采集信息,决定使用两个摄像头顶角照射,一个摄像头读取三面信息,这样两个摄像头一次直接读取完! 其中最快的方法就是两个摄像头,顶角摆放,采集六面信息! 这其中,我有两种方案!1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息,在进行面矩阵转换;2-将倾斜面矫正回来,
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小编有个群193369905,里面分享的均是机器视觉的资料, 最近很多朋友问我如何去追踪一个乒乓球,然后利用PID算法来保证活动板的平衡,于是我利用树莓派和arduino实现了这个小实验,本文提出一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法,用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。然后将球体的中心坐标通过串口送给电机,利用电机来控制活动板的平衡。前篇博客我已经很好的讲解过了camshif原理和代
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需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
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一、前言   最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书,并亲自一个一个地码上所有的示例代码,做了一个项目后,算是真正地入门图像处理领域了吧,但也仅仅是入门。      学海无涯,愿每个对图像处理,甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心,勇往直前。      本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
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              此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测        openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
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1、实验内容:自动是被下列九宫格图像中小人的位置,并将小人分割出来2、思路分析:本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来,其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的:分离九幅图片:通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓,并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形,但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域,因此可以通过比
§00 前  本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块?  所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性(比如灰度值)像素区域。在前面的图像中,那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码  OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始:Python# Standar
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前言关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++  OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接
公共场所火焰烟雾检测这一期继续讲解视觉在现实场景中的应用,PP-YOLOv2算法在火焰烟雾识别。.下载操作模板与数据集(必看) 请提前准备好! 链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/1179151.进入BML主页,点击立即使用:https://ai.baidu.com/bml/2.点击左侧“模型训练”下的“Notebook”3.选
目录一、什么是物体测量?二、如何实现物体测量?三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量?所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小,具体如下图所示:   我们将该图输入到设计的算法中,算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB,这个任务在现实场景中具有很多的应用,下面就来看看如何来实现这
调整基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别的参数1. 基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别问题很多训练好的XML文件不好用。2. 调整参数的意义        既然训练好的XML文件不好用,是不是意味着要重新训练分类器?如果需要检测的物体在OpenCV中有,那么尽量用OpenCV中自带的分类器。因为自带的分类器包含了很多工作
前言本系列博客学习如何使用OpenCV来执行面部识别。为了构建人脸识别系统,我们首先进行人脸检测,使用深度学习从每个人脸提取人脸特征,在提取到特征上训练人脸识别模型,然后用OpenCV识别图像和视频流中的人脸。这里提取人脸特征,用到Embedding(嵌入)。那什么是Embedding(嵌入)呢?,把高维原始数据(人脸图像)映射到低维流形,使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分,而这个映射
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