图像处理之 模型匹配有关知识1.相关API：2.模板匹配的几种算法： 1.平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF， 2.标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED （这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.）3.相关匹配method=CV_TM_CCORR， 4.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED （这类方法采
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2024-04-11 22:13:41
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先来上一张算法结果图片： 1.准备未经过sharpen&gamma处理的图像，因为gamma将数据进行了非线性处理，sharpen对边缘进行了overshoot处理。最好是原始bayer数据（democode中我使用的是bayer数据转成了bmp格式图片）。提取包含斜边的区域ROI,转化为YVU,我们只用Y通道数据就够了。（备注：当然你
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2024-08-18 09:48:11
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haartraining，名称可能不一样，比如2.4.9的可能叫cascade.exe等，请对号入座。首先找到exe文件，如下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv_haartraining.exe 因为下面正样本描述文件需要的是特征向量描述文件，所以还需要另外一个程序来生成，也在同目录下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv
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2024-10-09 12:35:53
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一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行，忘了从哪个大佬那里copy的了（仅供参考侵删） 里面 地面 是搜索词，替换即可，倒数第三行改一下路径即可。import time
import requests
import ur
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2024-04-08 11:30:33
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OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06)转载▼标签：杂谈分类： 学习我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！
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2024-02-22 13:33:43
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前段时间，下班后闲来无事，参加了百度PaddleHub的AI人像抠图创意赛，凭借着大家的阅读量，获得了一个第三名，得了一个小度音响，真香啊！
对，说的是我
小奖品
PaddleHub创意赛第二期又出来了，这次要做什么呢?「人脸检测主题创意赛」，爱搞事的我肯定是少不了搞一波事情的，想想这能玩出什么花样来？下班路上刷知乎，看见有人用dlib + 猫脸检测器 + 泊松融合实现了抖
基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1 概念1.2 基于灰度值的模板匹配1.2.1 差值平方和SAD与SSD1.2.2 归一化互相关系数NCC1.3 基于边缘的模板匹配二、OpenCV matchTemplate示例2.1
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2024-02-20 21:53:35
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有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上，以供下一步的处理。一个比较广泛的需求场景就是：我们对一幅图像进行特征提取之后，需要把特征点信息保存到文件上，以供后面的机器学习分类操作。那么如果遇到这样的场景，我们有什么好方法，搭建这类的小型数据库文件？我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上，下次我们需要这些数据就把他们从文件里读出来就好
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2024-03-29 09:17:08
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ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
最近一段在用opencv自带的分类器训练函数训练分类器，遇到了一点问题： 分类器预设的stage=20太深，当训练到第6层时，已经收敛，而由于训练数据非常多，再往下训练非常耗时（已经卡住三天了），因此我就想，如何把目前生成的6层弱分类器连接起来，当做最终的分类器（精度已经达到要求）。然后就查询网络，得到了下面的解决方法：1.直接根据最终分类器.xml的格式要求，将stagei.xml拼接起来。这个
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2024-09-10 23:05:35
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OpenCV形态学操作——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽一、学习目标二、各种操作简介三、综合实例 一、学习目标理解什么是开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽学会使用OpenCV实现上述的图像形态学操作使用综合性的例子进行实验二、各种操作简介1、开运算开运算：先腐蚀后膨胀，表达公式为：dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element
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2024-05-02 17:12:03
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文章目录1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解（3）代码实战4.顶帽（1）顶帽=原图-开运算（2）函数讲解6.黑帽（1）黑帽=原图-闭运算（2）函数讲解7.总结 1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, a
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2024-03-15 21:23:20
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使用ctf-chart需要注意的一点是线对宽度需要结合摄像头测试的nyquist频率，视场，增距镜来确定，不然起不到有效管控模组解像力的要求。这个我有这套系统的计算方法，适合8M以下摄像头检测使用。优势是简单高效，缺点是需要根据不同的客户要求定制不同线宽的图卡。0.计算过程MTF算法主要利用了光学干涉的
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2024-05-02 12:13:55
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我遇到的问题基本在这篇博文里解决了，非常感谢博主，收藏了！！！我想大家都非常有兴趣使用opencv的haas-like features来训练一个分类器，但在使用过程并不像网上的教程说的那么一番风顺，这篇博文我主要说下大概的训练过程，以及训练过程中遇到的问题和我的解决方案。这里准备数据样本正样本：我准备了5085个人脸，人脸样本的准备我是通过opencv 的人脸检测器 来截取，然后缩放到24*24
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2024-03-07 19:28:04
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本文主要使用实际例子分析opencv的XML读写：在前文分析了Qt 对XML文件的读
原创
2022-12-30 12:40:56
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文档声明： 以下资料均属于本人在学习过程中产出的学习笔记，如果错误或者遗漏之处，请多多指正。并且该文档在后期会随着学习的深入不断补充完善。感谢各位的参考查看。笔记资料仅供学习交流使用，转载请标明出处，谢谢配合。 如果存在相关知识点的遗漏，可以在评论区留言，看到后将在第一时间更新。 作者：Aliven888 文章目录1、下载 opencv 开源代码2、Ubuntu20.04 环境下的操作2.1、 安
参考链接： opencv之级联分类器训练opencv_traincascade http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器1、准备好正负样本图片，正样本就是含有目标的图片，负样本就是不还有目标的图片，建好文件夹，如图所示。其中正样本图片最好是裁剪成同
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2024-04-09 07:52:45
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目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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从官网上下载Opencv4.3.0版本的Sources，我们可以在modules文件夹中看到各模块calib3d其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。core核心功能模块，包含以下内容：OpenCV基本数据结构动态数据结构绘图函数数组
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2024-02-24 12:24:37
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图像变换的基本模型变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：刚体变换（图像旋转） 如果一幅图像中的两点间的距离变换到另一幅图像中后任然保持不变，则这种变换称为刚体变换（Rigid Transform）.刚
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2024-04-27 20:03:21
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