OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
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2024-09-09 16:50:40
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OpenCV实现别踩白块最近用OpenCV做外挂实现别踩白块小游戏，用的知识不是很难，所以写文章记录当时遇到过的问题，OpenCV版本3.3.0。 程序运行的视频网址：http://v.youku.com/v_show/id_XMzI5MTc4MDM5Ng==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1获取当前屏幕图像首先就是要实现截取当前屏幕的图像，网上查了很多 具体的
一、首先介绍几个本文用到的函数：1、mixChannels()函数用途：用于将输入数组的指定通道复制到输出数组的指定通道。mixChannels()参数说明：void mixChannels(
const Mat* src, //输入数组或向量矩阵,所有矩阵的大小和深度必须相同。
size_t nsrcs, //矩阵的数量
Mat* dst, //输出数组或矩阵向量,大小和深度必须与src[0]相
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2023-10-31 11:30:32
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# Python OpenCV绘制检测框实现教程
## 引言
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python和OpenCV库来实现绘制检测框的功能。在本教程中，我将详细介绍实现绘制检测框的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现绘制检测框的整体步骤。下表展示了实现绘制检测框的主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -------- | --------
原创
2023-12-30 07:18:19
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本文参考了网上对于opencv矩形识别的程序，并对其适当修改，使之可以在自己电脑上运行为自己想要的结果。主要做的修改是读取图像的方式，调整识别图中矩形的大小。转载原文的链接和修改后的程序如下。#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <s
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2023-10-17 13:05:12
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# OpenCV检测矩形框
矩形框是计算机视觉和图像处理领域中常用的基本形状之一，广泛应用于物体检测、边界框标注、目标跟踪等任务中。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，其中也包含了检测矩形框的功能。本文将介绍如何使用OpenCV在Python中检测矩形框，并提供代码示例。
## 安装OpenCV
在开始之前，我们需要先安装OpenCV库。可以通过以下命
原创
2023-11-06 08:07:47
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轮廓检测 Canny 之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界，但是它并没有将轮廓作为一个整体 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、 表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。查找轮廓findContours 函数来查找检测物体的轮廓。find
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2023-09-26 11:19:42
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一、前言 本篇主要是针对背景简单，且具有固定颜色的单类小物体，方法为在灰度化时选用图片的HSV中的S通道，再使用opencv 二值化找轮廓大法可将小物体框出。 原理很简单，图片-》取S通道灰度化-》OTSU二值化-》findcontours找到轮廓二、代码import cv2
import
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2024-02-12 20:11:03
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人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。现在，人脸识别技术已经全面普及在我们日常生活中了。Opencv是一个开源的计算机视觉OpenCV可以作为检测器也可以进行机器学习训练。你可以用opencv训练自己的分类器识别任何物体。哈尔特征（haar)：是用
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2024-02-08 15:17:11
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前情提要上期结束前我们经过一些形态学处理得到了一幅这样的图（根据大家用的方法和参数设置可能会有出入）。 可以看到即使经过一些腐蚀膨胀滤波的处理，图像依然有不少噪声，做计算机视觉就是这样的，没有银弹，只能不断的利用已有的信息逐步逼近我们想要的结果。本期内容本期介绍一些轮廓检测的方法，结合一些骚皮操作就能得到我们想要的车牌区域。一、矩形检测在OpenCV中检测矩形是用cv2.boundRect，接受
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2024-02-20 07:10:27
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.About图像滤波频率:可以这样理解图像频率，图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理。图像的不同本质上是灰度分布规律的不同。但是诸如“蓝色天空”样的图像有着大面积近似的灰度强度，而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速。定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息，鲤鱼边缘，定义变换缓慢的信息为低频信息。傅里叶变换或者余弦变换，可以明确的显示图像的频谱。 &
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2024-08-29 16:25:45
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一种基于opencv的分辨圆形，三角形，矩形的思路题目要求是分辨出一个随机颜色（红色，绿色，蓝色）的图形（矩形，圆形，三角形）。上篇文章给大家讲了基于openmv的思路，这篇文章大致讲讲如何用opencv来做。 我事先查了一下，我这个方法不知道有多少人早就用过了。（可能是因为当时我也是疯狂查出来的，已经记忆模糊了）他们讲的比我详细多了，我就简单说说思路。我的思路是：色块识别+轮廓提取+角点检测1.
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2023-10-17 16:04:01
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一、文章概述本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：1、检测图片中的人脸2、实时检测视频中出现的人脸3、用运设备的摄像头实时检测人脸二：准备工作提前做的准备：安装好Python3下载安装OpenCV库，方法是pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trus
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2024-05-21 17:19:09
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# 使用Python OpenCV检测黑色矩形框
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的应用方向。利用OpenCV库，我们可以对图像进行各种操作，包括对象检测、图像转换、滤波等。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库检测黑色矩形框，帮助你更好地理解图像处理的基本方法。
## 环境准备
在开始之前，你需要安装Python和OpenCV库。如果你尚未安装OpenCV，可以通过以下命令进行
最近一个项目用到了图像识别，之前从未接触过OpenCV，经过各种找教程，终于是搞懂了一些。整个具体流程大概是获取图像-->图像二值化，灰度图(cvtColor)-->图像降噪(GaussianBlur)->轮廓识别(cvFindContours)-->形状判断。大多数教程很专业，各种参数分析看不懂，经过各种搜索终于是搞懂了。识别圆在识别圆方面，OpenCV有内置的方法：霍夫
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2023-10-25 21:49:03
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OpenCV 学习笔记day10-图像像素的逻辑操作1. 画矩形函数rectangle();Rect()函数是画出图像中的矩形2. 位操作函数bitwise_and(m1, m2, dst);//与bitwise_or(m1, m2, dst);//或bitwise_not(m1,dst);//非 取反操作bitwise_xor(m1,m2,dst);//异或代码显示效果 day10-图像像素的
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2023-12-20 06:46:05
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解决opencv检测矩形框无法显示中文的现象前段时间做过一个人脸识别的项目，刚开始做的时候发现了一个问题，就是当检测到目标人脸时，它的检测矩形框内只能出现英文，而当改成中文时会出现乱码的现象，所以在很多场景下，会极大的影响用户体验，当检测出人脸时，无法显示中文人名。参考代码展示这是主文件的所有代码import cv2
import os
import numpy as np
from net.mt
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2024-03-30 09:08:49
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基于OpenCV与darknet-YOLOv3实时目标检测写在最前面1.环境配置2.运行realtime_detection.py（1）使用摄像头进行检测（2）不使用摄像头，仅检测存储的视频（3）调用IP摄像头进行检测3.运行detection_save.py4.完整代码目录结构如下图所示 写在最前面本文使用的yolov3权重文件为作者利用自己小数据集自己训练的模型，可识别垃圾桶、落地花坛、电动
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2024-02-05 15:58:46
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opencv编写程序中，用鼠标选定矩形框经常用到。编程时看似很简单的逻辑思路，如果对opencv中的Rect不是很了解的话，那实现的效果就不是特别理想，比如说虽然我们习惯性用鼠标从左上到右下选择，但是偶尔也会从左下到右上选择等等…… 开始自己实现这个功能后，发现写的代码比较繁琐，if语句太多。后面看了opencv的例程后，感觉它的代码效率非常高。下面就是用来练习下的。 环境：opencv2
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2023-10-09 10:38:22
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Python Opencv 图片识别表格：边框线检测图片识别表格的一个重要步骤是检测出图片中表格的边框线。 边框线检测最大的挑战是笔画中出现的横线和竖线。你可能认为可以通过线条的长短来区分，但如果是一张密集的表格，某个边框线只出现在一个单元格里，它也会很短。因此这种思路也会有兼容性问题。网上有很多关于线段检测的算法，但是都只是在某种特定情况下是可行的，当我们要识别各种图片中的各种表格时，不得不考虑
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2023-10-10 13:02:27
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