参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
Opencv识别物体大小在这里，我们通过opencv读取图像来识别我们所需要的物体尺寸，其中经过了一系列形态化处理，包括：灰度化–高斯滤波–边缘检测–膨胀–腐蚀–面积计算–轮廓检测–矩形识别–透视变换，以及各种绘制技巧，对大家学习opencv有很大的帮助。计算识别物体大小的方法其实很简单，如下图：已知白色背景的大小为30mm（目测30mm,没有测量，更注重讲解方法），其所占的像素假设为Z，通过op
这个是百度上面经典的对象检测结果图，准确检测且识别到了狗、自行车、小汽车。目前物体（目标）检测的主流方法有YOLO和faster RCNN，而SSD囊括了YOLO速度快和faster RCNN准确率高的优点。具体的SSD算法结构我就不在这里进行阐述，在这个项目里，不用训练，只用CPU，采用opencv+SSD+深度神经网络DNN的方法做到物体检测，在准确率和速度上面都十分可观。目录对图片内的物体进
尺度空间尺度空间就是试图在图像领域中模拟人眼观察物体的概念与方法。这是由于通过计算机视觉系统，我们无法直接获取所关注物体、对象的大小，这时候就需要一个尺度空间来描述感觉还是有点抽象，再引用一段说明：在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，
前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导:大家好
文章目录引言一、什么是社交距离二、使用OpenCV、计算机视觉和深度学习进行社交距离检测2.1 项目架构2.2 配置文件2.3 使用OpenCV检测图像和视频流中的人2.4 使用OpenCV和深度学习实现社交距离检测器三、局限性和未来改进 在本教程中我们使用OpenCV、深度学习和计算机视觉实现一个社交距离检测器。本教程是阅读国外文章的翻译版本。 项目地址： ://gi
一 ，项目分析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。主要是通过图像处理技术，实现对一张图片中物体的尺寸测量，具体需求如下：读入一张图片，该图片中包含需要进行测量的物体对图片进行边缘检测，找到所有的轮廓在所有的轮廓中选取面积最大的轮廓，即为所要测量的物体对该物体进行透视变换
变形监测基准点稳定性分析的必要性？方法？必要性变形监测分析与预报是工程或设备安全运营的基本保障，变形分析结果是对设计正确性的检验，是修改设计或类似工程新设计的依据。变形体的位移由其上离散的目标点相对于参考点的变化来描述，参考点和目标点之间通过边角或高差观测值连接。由参考点组成的网称参考网。对参考网进行周期观测的目的在于检查参考点是否都是稳定的。通过检验，选出真正的稳定点作为监测网的固定基准，从而可
本文翻译自pyimagesearch技术博客上的一篇文章，《Measuring size of objects in an image with OpenCV》，原文作者：Adrian Rosebrock 。 网址：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/...
原创
2021-07-12 16:30:29
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OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalc
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的检测，前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征)，一旦训练数据弄好了，直接调用opencv中的类CascadeClassifier，用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的ope
1、准备数据集 正样本、负样本的图片比例为一比三左右； 在这里我为了实验就随手照了50张我鼠标的图片，不含鼠标的图片为150张； （注：这里的样本数我用的可能有点少，根据情况可进行调整） 2、数据集的处理： 在pycharm中新建python项目： test-opencv-train在该项目下新建python文件create_pos_neg()数据集的处理编程用opencv来实现，代码如下：# -
object detection with deep learning
原创
2022-03-08 11:40:26
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跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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一、前言利用OpenCV库实现指定物体检测是个比较常用同时也很有趣的功能，因为疫情不能外出，所以就在家尝试着做了一下，检测电脑摄像头实时画面中的地球仪，现尽量把过程简明扼要的记录一下，方便需要此功能的道友按照文章步骤实现，同时也方便自己日后用到时查看。（环境：win10+OpenCV3.3.1+vs2017）二、简介该方法中使用的分类器基于级联神经网络，可以根据需求设置合适的强分类器级数来提高检测
前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
简介本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。calcOpticalFlowPyrLK介绍void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
