今天来一个缺陷检测的实例，如下是原图，第二个和第三个黑色部件有缺陷 思路: ①提取OK部件轮廓做model ②遍历部件轮廓，做差分，形态学处理 ③结果判断绘制 上代码(含注释）：import cv2
import numpy as
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2023-10-13 11:03:01
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在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。该函数由分类器对象
原创
2024-03-05 15:03:44
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如何使用OpenCV库进行坑洼检测。
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2021-06-24 11:51:29
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Haar 特征（Haar-like features）是一种基于图像灰度差异的特征描述符，最早由 Viola 和 Jones 在 2001 年提出，专门用于快速人脸检测。人脸的局部区域存在固定的灰度规律（比如眼睛区域比脸颊暗、鼻梁比两侧亮），通过捕捉这些规律来区分 “人脸” 和 “非人脸”。原理层：Haar 特征通过灰度差异描述人脸局部特征，级联分类器通过多阶段筛选实现高效检测。实战层：3 个案例覆盖了静态图像、实时摄像头、联合检测场景，掌握参数调整技巧可应对不同需求。
摘要本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步，分别是：使用阈值处理和形态学粗定位品口位置；XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓；极坐标变换，转换到水平或垂直方向进行处理；均值滤波图与
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2023-09-22 12:26:22
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opencv实现车道线检测
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2021-06-24 15:00:33
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# Android OpenCV中特征检测SIFT使用案例
在这篇文章中，我们将学习如何在Android平台上使用OpenCV库中的SIFT（尺度不变特征变换）来进行特征检测。对于刚入行的小白开发者来说，可能会对这个过程感到陌生。因此，我们将详细说明整个实现流程，并逐步指导你完成这项任务。
## 一、实现流程
为了更清晰地展示整个实现流程，下面是一个简洁的步骤表：
| 步骤 |
实时人脸检测一、文件准备二、程序设计2.1 主要函数2.2 示例程序 本文的目标是实现对于摄像头内的人脸进行实时检测。一、文件准备 首先需要到opencv的github网站上下载opencv/samples/dnn/face_detector/中所有的文件，并覆盖到本地的...\opencv\sources\samples\dnn\face_detector这个目录中。然后用记事本打开we
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2023-11-27 11:23:09
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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关于人脸识别，大家入门opencv，最常见的是用opencv级联分类器器里面的函数进行人脸的识别（当然里面包含很多各种物体的分类器，大家可以一一测试），今天我们来练一下关于人脸识别的级联器。1，opencv +Haar Cascade(人脸检测)①首先要找到人脸检测级联器的xml文件，打开你的电脑，在你安装的python-opencv的库里面，打开data文件，就可以看到很多级联器的xml文件，选
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2023-11-28 16:45:08
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简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
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2024-04-22 14:45:26
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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文章目录单张人脸关键点检测单张图像人脸检测摄像头实时关键点检测 单张人脸关键点检测定义可视化图像函数 导入三维人脸关键点检测模型 导入可视化函数和可视化样式 读取图像 将图像模型输入，获取预测结果 BGR转RGB 将RGB图像输入模型，获取预测结果 预测人人脸个数 可视化人脸关键点检测效果 绘制人来脸和重点区域轮廓线，返回annotated_image 绘制人脸轮廓、眼睫毛、眼眶、嘴唇 在三维坐
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2024-03-19 08:31:40
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