示例：数字卷积与滤波操作现在我们来介绍一个处理数字图像的重要概念: 数字卷积。数字卷积可以定义为：其中 I(x，y)和 k(x，y)分别是图像和内核。内核是一个矩阵，通常由奇数对称维数(3x3,5x5)和整数值组成。矩阵的值将决定在对图像进行卷积操作之后图像的变化。卷积工作原理图上面的图像很好地描述了卷积的工作原理：选择的内核矩阵将被放置在图像的每个像素上，矩阵之间的积的总和将成为新图像上的单个像
近期由于需求需要做一个功能打开摄像头 保存成一个视频由于本人从来没有做过这一方面的东西，找了大量的资料和各种文章看了之后，决定用opencv来做 ，但是用了之后才发现后面的坑有点坑爹，坑爹，坑爹，重要的事情说三遍本人用的 opencv 头文件,lib dll文件如下地址本人编译环境VS2013 + win7 64位（联想笔记本G40） + opencv2413版本其中如果下载
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2024-10-27 21:41:32
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直接上代码，代码每一步都是解释与插图，一步步实现，如果不清楚opencv的环境如何搭建，可上网查或者参见我的前几篇博客，不多说了， java代码如下：package com.zmx.opencvtest;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgp
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2024-03-23 10:28:29
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处理时间是工作中非常常见的操作，最基本的获取当前时间,格式化时间,计算两个时间差,时间戳转换等等. Python内置两个非常常用的时间处理库 time 和datetime，足以满足工作中的各种需求。 datetime 功能更加强大, time 库就较为简练一些。 两个库互补使用，所有问题迎刃而解。官方文档Python2.7 datetime(https://docs.python.org/2/
Infi-chu:以图搜图的使用已经非常广泛了，我现在来介绍一下简单的以图搜图的相关算法及其实践。一、感知hash算法感知哈希算法：
感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。
图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）, 而这些指纹是可以进行比较的。步骤：
1.把图片转化为字符串，这个字符串就是图片的hash值，
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2023-05-30 10:27:08
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听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登
特别说明，本文依据Raffaele教授的workshop整理而成，读者朋友们不要草率复制粘贴作为自己的论文或者报告。
本文旨在帮助大家理解指纹识别的机制和一些算法原理，有一个好的理解之后，读者朋友们需要自己做出一些修改，提出自己的想法。
文章目录指纹的分割预估局部脊线的方向计算局部脊线的频率指纹增强处理参考 指纹的分割
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2023-07-28 23:07:56
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我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时，如果不做任何处理直接进行爬取，会导致很多特征是暴露的。对一些做了反爬的网站，做了特征检测，用来阻止一些恶意爬虫。本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式。1. 直接爬取目标对象： aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U= 我们使用 Selenium 直接爬取
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2023-09-28 21:33:10
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文章目录1 前言2 指纹识别方式2.1 电容式指纹识别2.2 光学式指纹识别3 指纹识别算法实现3.1 指纹识别算法流程3.2 指纹图像预处理3.3 指纹图像目标提取3.4 指纹图像增强3.5 指纹特征提取3.6 指纹识别结果4 整体效果5 最后 1 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己
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2023-11-16 16:43:11
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# Python处理指纹定位
随着智能手机和物联网设备的普及，指纹定位技术逐渐成为移动设备和智能设备中一种重要的定位方式。指纹定位技术依赖于环境中的Wi-Fi信号、蓝牙信号以及其他传感器数据，来实现对用户位置的精准定位。本文将详细介绍如何使用Python处理指纹定位数据，并给出相应的代码示例。
## 什么是指纹定位
指纹定位（Fingerprinting）是指通过收集和分析一组特征数据，以实
在进行“指纹预处理 Python”的工作时，时常会遇到一些挑战。指纹识别技术已经成为生物识别领域中至关重要的一部分，其应用范围包括手机解锁、门禁控制和金融安全等。然而，在进行指纹图像的预处理时，诸多问题可能会影响到最终的识别效果。本篇文章就将详细记录处理这一问题的过程，包括背景、错误现象、原因分析、解决方案、验证测试及预防优化等几个方面。
### 问题背景
在指纹识别过程中，指纹图像的质量和准
1、本文主要涉及到opencv的视频帧抓拍和验证的相关问题，不包含如何集成opencv2、主要讲解涉及到opencv中的关键类及一些常用的方法3、着重讲解代理方法：- (void)processImage:(cv::Mat &)image4、集成过程中的注意事项5、附上抓拍的小demo的下载地址6、扩展，验证抓拍的图片中是否包含人脸=============================
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2024-03-18 20:55:57
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touchZWandroid的一个指纹验证效果接触opencv有一段时间了，刚好公司最近有个指纹相关的功能，其中有个指纹特效晚上现成没有很好定制型所以就用opencv试着写了一个效果。项目源码：https://github.com/woshiliyihang/touchZW效果图：前期准备效果不是非常好但是修改定制简单，所需要准备的有两张图片：前景图：背景图：一个是红色前景，一个黑色背景，两张图片
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2023-07-07 23:43:10
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在这篇文章中，我将与大家分享如何解决“java OpenCV 指纹”相关的问题。这是一个高技术的应用领域，主要涉及计算机视觉中的指纹识别。为了确保整个过程的清晰和全面，我将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成等方面。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置好开发环境。以下是环境配置的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[安装 JDK]
掌纹提取仪
目 录
Contents
背景介绍
拆卸过程
内部电子器件
总 结
拆卸取指器-AI配音
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2024-05-10 12:25:54
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制作简单的指纹图集，并对其进行处理前言 在学习tensorfow时，我第一个做的任务就是用自己的图集简单的认识一下整体的框架，这篇文章先简单的记录一下指纹图集的制作过程。 一、指纹图集采集指纹图集的制作其实很简单，用印泥即可，下图是两张我采集的图片。 这两张的效果还比较好，制作图集时容易产生指纹一边颜色深，一边颜色浅的问题，比如： 这一张就是在采集的时候用力不均匀的时候产生的，但是指纹的走向还
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2023-11-04 20:57:57
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如图指纹图像通常由脊谷区域、图像背景及边界、墨迹斑、模糊的可恢复的脊谷区域、不可恢复的模糊区域组成。在语义分割领域，图像的分割是将ROI(region of interest)分割出来。在指纹图像的分割领域，ROI一般定义为指纹前景即脊谷区域，本文所述的指纹图像的分割将可恢复区域及完好区域作为ROI。在线指纹识别算法的一个重要步骤是对指纹图像的分割。指纹图像分割将包括脊线和谷线在内的有效区域从待分
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2023-12-10 21:42:37
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# 指纹提取与图像处理入门：使用Python
## 一、引言
在现代计算机视觉和图像处理领域，指纹提取是一个非常重要的任务。这项技术广泛应用于生物识别、身份验证和安全系统中。对于初学者来说，理解和实现指纹提取可能会显得有些复杂，但本文将通过详细的步骤、代码示例以及相关图示来帮助你掌握这一课题。
## 二、流程概述
在我们开始编写代码之前，首先需要了解整个指纹提取的流程。下面的表格展示了整个
实现目标：通过opencv读取视频文件，并通过OpenGL渲染播放视频OpenGL版本：3.3（貌似3.3以上的版本都可以，没测）OpenGL库：glfw,glad，glm说明：glfw库是glut的升级版本，依赖于OpenGL，用于显示窗口，捕捉窗口事件的API,下载地址： https://www.glfw.org/d
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2024-05-04 15:11:31
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目标：学习SIFT算法的概念 学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理：（原理部分自己找了不少文章，内容中有不少自己理解和整理的东西，为了方便快速理解内容和能够快速理解原理，本文尽量不使用数学公式，仅仅使用文字来描述。本文中有很多引用别人文章的内容，仅供个人记录使用，若有错误，请指正出来，万分感谢）之前的harris算法和Shi-Tomasi 算法，由于算法原理所致，具有旋转不变性，
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2024-08-07 18:29:03
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文章目录一、手指检测流程二、使用步骤1.引入库2.检测皮肤肤色Mask3.轮廓线绘制4.凸包缺陷检测5.余弦定理手指个数计算6.完整代码总结 一、手指检测流程打开摄像头或一张图片（如果是图片，建议不要太大。图片和视频的背景尽量为白色）通过设置肤色上下限，检测手掌位置对手掌进行轮廓检测（确定手掌的位置）依据轮廓找出凸包位置（为后面的余弦定理检测手指个数做准备）通过余弦公式计算角度，角度小于90度认
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2024-01-29 14:05:42
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