安全帽佩戴识别系统的工作原理是Python基于YOLOv5网络架构模型，对现场画面中人员安全帽佩戴行为进行实时分析识别。YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。YOLOv5是一种单阶段目
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2024-02-19 08:10:49
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膨胀和腐蚀运算的问题：边缘形状发生了变化，膨胀发生了扩张，腐蚀发生了收缩目标物体变形，对识别时的特征提取会造成影响解决方法：开运算先腐蚀
原创
2022-06-27 22:19:17
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这篇文章详细介绍了顶帽运算和底帽运算，它们将为后续的图像分割和图像识别提供有效支撑。
原创
2023-05-18 14:56:21
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原创
2023-11-02 12:34:22
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思想：以第一个为例，因为其他的就是调整了一些参数。具体思想并没有改变。顶帽操作，与底帽操作：参考，轻点高帽变换和低帽变换是数学形态学中重要的运算形式，有形态学中最基本的运算如膨胀、腐蚀组合实现。高帽变换是通过利用原始图像与原始图像开操作的结果图像进行图像减操作实现的；而低帽变换是通过原始图像闭操作的结果图像与原始图像进行图像减操作实现的。高帽变换具有高通滤波的特性，适用于处理具有暗背景、亮
原创
2022-07-25 08:32:59
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目录一、顶帽运算（礼帽）二、底帽运算（黑帽）三、底帽运算应用（二值图像底帽运算）1、原图转灰度图，再转二值图像2、灰度图底帽处理3、二值图闭运算代码总代码参考资料一、顶帽运算（礼帽）取出亮度高的地方顶帽运算 = 原图像 - 开运算开运算可以消除暗背景下的高亮区域，那么如果用原图减去开运算结果就可以得到原图中灰度较亮的区域，所以又称白顶帽变换。C++： //顶帽运算
void TopHat
腐蚀 把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为：E(X)={a| BaX}=X B，如图1所示。
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2024-04-03 20:48:47
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1 概述上一节中，我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作，而运用这两个基本操作，可以实现更高级的形态学变换。所以，本节的主角是OpenCV中的morphologyEx函数，它利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级的形态学变换，如开闭运算、形态学梯度、“顶帽”、“黑帽”等。首先，我们需要知道，形态学的高级形态，往往都是建立在腐蚀和膨胀这两个基本操作之上的。而关于腐蚀和膨胀，概念和
原创
2023-03-17 08:43:16
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# 如何在 Java 中实现以 e 为底的指数运算？
在日常编程中，我们可能会遇到需要计算以 e 为底的指数运算（即计算 `e^x`），其中 e 是自然对数的底数，约为 2.71828。在 Java 中，我们可以借助 Math 类来实现这一功能。通过这篇文章，我们将一步一步进行学习。
## 流程概述
首先，我们先了解实现这个功能的必要步骤。以下是一个基本的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 06:34:40
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说明开运算：先腐蚀后膨胀的过程，可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑
原创
2022-07-08 11:13:37
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学校评三好学生，候选人必须要德，智，体全面发展才能够评的上；学校开运动会，运动员只要在某一个项目上是全校第一就能获得单项冠军。现实生活中，有些条件会很严格，要数项同时满足才算符合条件；而有些条件会很松，只要符合其中某一项就算符合条件了。在程序设计中，也会遇到这样的问题。 我们往往用“并且”和“或”两个词来描述这些情况。在程序设计中，用逻辑运算来描述。它们称之为“与”，“或”，“非”。逻
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2024-04-22 20:25:03
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开运算（Opening Operation)，其实就是先腐蚀后膨胀的过程，其数学蚀的过
原创
2023-02-14 15:36:06
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一、前言： 机器学习算法的数据预处理阶段，归一化是非常重要的一个步骤。例如在应用SVM之前，缩放是非常重要的。Sarle的神经网络FAQ的第二部分（1997）阐述了缩放的重要性，大多数注意事项也适用于SVM。缩放的最主要优点是能够避免大数值区间的属性过分支配了小数值区间的属性。另一个优点能避免计算过程中数值复杂度。因为关键值通常依赖特征向量的内积（inner p
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2024-04-29 22:55:14
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腐蚀与膨胀
膨胀（求局部最大值）（dilate函数）
1 #include <opencv2/core/core.hpp>
2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
3 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
4 #include <iostream>
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2020-05-03 15:43:00
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
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2024-04-03 14:56:41
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OpenCvSharp中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
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2024-03-19 17:00:21
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
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2024-03-17 08:58:47
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本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算，通过Python调用OpenCV函数实现。
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2022-08-17 11:19:59
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一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
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2024-08-29 11:26:26
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