opencv笔记(车辆识别实现)
呱呱呱呱叽里呱啦
opencv笔记(车辆计数实现)注意：更准确的车辆计数实现应考虑深度学习。目录opencv笔记(车辆计数实现)基本实现思路涉及知识分步骤代码加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息基本实现思路加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息涉及知识窗口展示图像/视频
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2023-07-07 23:49:24
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# Python OpenCV 车辆跨线检测与计数
随着城市交通的日益繁忙，车辆计数和监控已经成为交通管理不可或缺的一部分。借助计算机视觉技术，利用Python中的OpenCV库，可以实现车流量的实时监测。在本文中，我们将介绍如何通过车辆跨线检测来进行计数，并提供相应的代码示例和设计图。
## 1. 车辆跨线检测的原理
车辆跨线检测的基本原理是通过拍摄交通流量视频并对图像进行处理，识别出在特
原创
2024-08-03 07:45:01
149阅读
利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。
原创
2021-07-19 13:55:36
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Blob，这里译为斑点，可以理解为一幅图像中的显著区域。由于其代表的是一个连通区域，在图像匹配中相比于单纯的点具有更高的稳定性。本文将介绍OpenCV中集成的一个简单检测器，SimpleBlobDetector。在此之前，先理解几个算法中会用到的重要概念。Circularity，圆度 圆度是一个反映图形接近于完美圆的程度，其范围为(0,1)。如果该值越接近于0，则该图形越接近一个无限拉长的矩形；如
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2023-11-20 08:25:53
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基于opencv的车道线识别（方法二）效果图语言：平台：所需的库步骤及原理1.导入库2.二值化3.提取感兴趣区域4.剔除噪点5.找出值不为零的点（即车道线），并将其绘制在原图上。完整代码 效果图语言：python平台：pycharm所需的库matplotlib
numpy
cv2步骤及原理1.导入库import matplotlib.pyplot as plt
import nu
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2023-08-30 16:19:33
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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提取表格
原创
2021-08-24 17:31:23
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利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。手检测和手指计数接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。OpenCVOpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机...
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2022-07-29 07:02:06
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思路：1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法，使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
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2018-10-07 16:09:00
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在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境，而是通过记事本写java代码，然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令：磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录（进入指定目录） cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
1. 概述JVM中的程序计数寄存器（Program Counter Register）中，Register的命名源于CPU的寄存器，寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里，并非是广义上所指的物理寄存器，或许将其翻译为PC计数器（或指令计数器）会更加贴切（也称为程序钩子），并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器)，于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有：血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等，它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数，基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后，总容积为 0.02 mm，而且盖玻片和载玻片之间的
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2024-03-27 10:41:47
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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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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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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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随着机器视觉和图像处理技术的发展，在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数，不仅计数效率低，且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开，需要通过进一步的图像处理将对象分开，学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程，现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理，二值化分割；使用形态学操作，初步将粘连对象分开；距离变换，分离粘连对象；连通区域计数。2、重要函数全局
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2024-03-18 21:08:32
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今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主
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2024-06-11 21:28:52
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opencv实现：int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, src_binary,dst,src_distance;
src = imread(“D:/opencv练习图片/维生素片机器视觉检测和计数.png”);
imshow(“原图片”, src);
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT
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2024-05-23 12:15:38
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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