这里总结网上自己找到的资料，搞一个简单的框架供大家参考一下。OpenCV官方的SVM代码在http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html在看到一段还不错的代码，结构清楚，虽然注释比较少，但很有参考价值，于是我添加了一些注释，看着更舒
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2024-08-29 16:56:51
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前言本章主要讲述图片的缩小与放大，以及在图片上框出自己目标的东西目录实现opencv在图片上画框准确定位某个主体一、如何在opencv内导入图片二、如何对图片进行缩放？1.在放入图片的基础上进行缩放2.运行程序三.如何在图片上框出我们想要的内容。1.首先这个涉及到矩形的绘制2，接下来把矩形代码放入图片的程序下运行提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考实现opencv在图片上画框准确定位某个
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2024-02-19 15:47:42
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『运筹OR帷幄』原创作者：彭贯军彭贯军，智能制造工业检测图像算法工程师，研究方向:IC芯片机器视觉检测技术。。编者按：通过一个生动的魔方案例，360°解释通用图像处理流程，启发大家掌握图像处理方法，启迪图像处理思维，开启进入智能化行业的大门。快来玩转这魔方吧！一个生动的案例来，我们拍一张魔方立方体的一面，接下来用下面程序分析识别其各小方块的矩形。4张实验原图，文末回复关键词可得原图和运行代码：
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2024-05-11 16:45:17
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OpenCV 小白冲冲冲初始化模型物体检测在画面窗口显示识别框和结果改变摄像头分辨率设计交互界面创建新窗口并添加鼠标响应函数在画面上创建按钮图标修改鼠标响应函数增加条件判断完整工程 参考： 使用Opencv与Python搭建自己的物体检测软件. 根据参考视频里的内容完全可以自己搭建出来，但由于视频是全英文，而且机翻出来的字幕不太准确，所以把步骤和代码注释做成笔记整理了下来，完整工程也附在了文末
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2023-08-19 10:38:46
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在GUI编程中会涉及到鼠标事件，通过鼠标事件可以使得人和机器的交互更为便捷。opencv中提供了一种以回调函数实现的鼠标事件机制。 下面是一个例子，通过鼠标在一张图片上画出任意大小的矩形框。 效果如下： #include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace
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2024-02-21 11:36:04
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(floodFill)漫水填充思想漫水填充：就是将与种子点相连接的区域换成特定的颜色，通过设置连通方式或像素的范围可以控制填充的效果。通常是用来标记或分离图像的一部分对其进行处理或分析，或者通过掩码来加速处理过程。可以只处理掩码指定的部分或者对掩码上的区域进行屏蔽不处理。 主要作用就是：选出与种子点连通的且颜色相近的点，对像素点的值进行处理。如果遇到掩码，根据掩码进行处理。工作流程： 选定种子点
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2024-03-21 10:58:21
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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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一、项目效果：学校宿舍今天搬家，累麻了，突然发现展示处理的也很粗糙，就这样吧嘿嘿~~~二、核心流程：1、openCV读取视频流、在每一帧图片上画一个矩形。2、使用mediapipe获取手指关键点坐标。3、根据手指坐标位置和矩形的坐标位置，判断手指点是否在矩形上，如果在则矩形跟随手指移动。三、代码流程：环境准备：python: 3.8.8opencv: 4.2.0.32mediapipe: 
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2024-02-19 14:07:29
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目录1 图像窗口滑动条2 鼠标响应 窗口交互操作可以方便用户对程序流程进行操作，能使用户根据不同需求实现不同的处理效果。有时，某一个参数的需要反复调试不同的数值来确定，使用图像窗口滑动条可以快速确定这些参数值。因此交互操作不仅可以在程序运行过程中改变参数数值、避免重复运行程序、节省时间，还能够增加结果的对比效果。 1 图像窗口滑动条图像窗口滑动条就是在显示图像的窗口中创建的能够通过滑动改变数值
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2024-04-01 06:17:54
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OpenCV Python教程在这篇文章中，我们将使用Python中的OpenCv来涵盖计算机视觉的各个方面。OpenCV长期以来一直是软件开发的重要组成部分。什么是计算机视觉？我们考虑一个场景。假设你和朋友们出去度假，你将一堆图片上传到了Facebook。但是，现在要花时间找到你朋友的脸，并在每张照片中标记出来。实际上，Facebook足够聪明，能够为你标记人物。那么，你认为自动标记功能是如何工
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2024-01-02 22:00:36
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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
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2024-08-22 14:41:10
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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，
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2024-02-02 18:19:32
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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
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2023-11-21 19:29:00
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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
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2024-03-04 06:51:18
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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
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2023-11-16 14:41:52
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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
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2023-12-17 17:38:57
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魔方机器人（二） 颜色识别今天，就让我们来看看魔方的颜色识别是如何做到的。做图像处理的话我们可以用OpenCV（用到了颜色空间的转换RGB转HSV以及ROI区域提取），全称为Open Source Computer Vision Library,直译为“开源计算机视觉库”。我用的版本为3.0。 先来说说我做颜色识别的思路：在介绍魔方机器人的那篇博客中我们可以看到魔方在整个机器人中的相对位置是固定的
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2024-03-08 13:31:52
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一、图像像素的操作访问图像像素值是图像处理的基本操作。OpenCV提供了很多访问方式，比较常用的三种方式： （1） 通过指针访问 （2） 通过迭代器访问 （3） 动态地址计算，通过at()函数实现方法比较： （1）用指针访问像素，速度最快；但在彩色图像处理中，如果要单独对某一个颜色分量处理，则需要通过数学公式计算，不是很直观； （2）推荐
1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术，比如人脸检测、人体检测、车辆检测、通用物体检测等。然而，还有一些场景的目标普遍带有任意旋转的多角度并且呈现密集排列，普通正框检测的方法无法满足需求，比如遥感目标检测、货架商品
