基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
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2024-05-02 11:42:52
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对于血液中的气泡检测，特别应用于血液透析，为避免病人发生空气栓塞。当检测到有空气气泡时，需要及时检测并采取措施，防止危险发生。常用的气泡检测方法有三种：电容法，光电法，以及超声检测方法电容法：在输液管的两侧各放一个电容极板检测两极板间的电容变化情况，根据这一变化，推测内介质的的变化情况，从而达到检测目的。优缺点：结构简单，灵敏度高，便于实现非接触测量，但性能不稳定，极易受电路干扰，且很难消除这种干
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2024-09-12 07:42:58
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一项目简介 本文将介绍如何使用Python编程语言结合OpenCV库进行车道线和车辆检测。这种技术常用于计算机视觉领域，特别是在自动驾驶和交通监控系统中。 Python是一种流行的编程语言，可用于开发各种类型的系统，包括车道线和车辆检测系统。以下是对基于Python的车道线和车辆检测系统的总结介绍：系统概述： 基于Python的车道线和车辆检测系统是一种基于机器视觉的自动化系统，用于检测道路上的
前言：这里需要首先介绍一下一种颜色空间叫做YCrCb(YUV)空间:YCrCb色彩空间，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽。其中“Y”表示明亮度，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“U”和“V” 表示的则是色度。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和C
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2024-09-16 10:49:49
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1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具
1.研究背景与意义随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，人们对于多摄像头拼接行人检测系统的需求日益增加。这种系统可以利用多个摄像头的视角，实时监测和跟踪行人的活动，为公共安全、交通管理、视频监控等领域提供重要的支持和帮助。在传统的行人检测系统中，通常只使用单个摄像头进行监测，这种方法存在一些局限性。首先，单个摄像头的视野有限，无法全面覆盖监测区域，导致行人漏检的情况较为常见。其次，由于单个摄像头
基于Nano Pi NEO4开发板的AS项目开发基于Nano Pi NEO4开发板的AS项目开发Andro Studio集成Nano Pi硬件资源库打开AS，新建工程之后，打开appàsrcàmain其目录结构应该是如下样式：─ main│ ├── AndroidManifest.xml│ ├── java│ │ &
六、边缘检测其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值，然后在其函数空间中，如果是那些平稳变化的，那么就差不多是相同像素值，而所谓的边缘就是两边的像素值相差较大的地方，从函数空间的角度来说，就是这个地方会有突变，也就是会有导数比较大的情况，所以在这样的方法看待图像从而得知，可以通过求导的方式来得到图像的边缘。在《数字图像处理，第二版》的463页的边缘检测部分就比较详细的说明了如何可以用函数
C# OpenCvSharp 轮廓检测。
原创
2023-05-11 11:01:41
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霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值来决定。理论上，霍夫变换就是对于原图上的每一个直线都在参数空间画一条线，最终找出参数空间变换线比较密
目录形状识别圆形检测 矩形识别特征点检测算法的组合使用形状识别圆形 霍夫圆检测算法 通过霍夫变换查找圆，支持openmv3以上矩形 四元检测算法 识别任意大小任意角度的矩形，四元检测算法对图像的失真，畸变没有要求，畸变的图像也可以识别，圆角矩形也可以识别还可以线段识别 直线识别，实现查找直角，三角形从官网copy的例程圆形检测 # 圆形检测例程
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# 这个例子展示了如何用Ho
1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 找出图像中的角点参数说明：gray表示输入的灰度图，2表示进行角点移动的卷积框，3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小，0.04表示角点响应R值的α值角点检测：主要是检测一些边角突出来的点，对于A和B这样的面上的点而言，一个卷积框在上面移动，框中的基本像素点不发生变化， 对于像C和D边界点，只有x或者y
OpenMV简介简单的来说，它是一个可编程的摄像头，通过MicroPython语言，可以实现你的逻辑。而且摄像头本身内置了一些图像处理算法，很容易使用。OpenMV只有30万的像素，通常使用320_240的分辨率来处理图像，OpenMV3 Cam M7采集图像采集图像分辨率最高可以达到640_480，无法获得更高的像素。这使得它支持一些简易的识别算法，而对一般复杂的算法无法提供更多的硬件支持项目简
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2024-08-03 09:15:19
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1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意义的
边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微风,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号。以下程序用Sobel算子、Laplace算子、Canny算子实现图像的边缘检测。
注：cvSobel只用于单通道图像变换，如对彩色图像进行cvSobel处理，可分别对每一通道图像进行cvSobel，再转为彩色图像。
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2024-05-14 21:39:53
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第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
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2024-03-06 00:26:38
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文章目录1. 功能描述2. 总体设计3. 视频图像截取设计4. 图像样本转化为TFRecord4.1. 图像数据处理4.1.1. 用OpenCV读取图像数据4.1.2. 用TensorFlow读取图像数据4.2. TFRecord文件的数据读写方法4.2.1. TFRecord的写入4.2.2. TFRecord的读出4.3. LabelImg标注文件的格式与解析4.4. 将LabelImg的标
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2024-05-20 11:27:12
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霍夫变换是图像处理中的一个检测直线、圆等简单几何形状的方法。它最初是用于在二值化的图像中进行直线检测的。1、霍夫直线检测（1）基本理论Hough直线检测的基本理论是二值图像中的任何点都可能是一些候选直线集合的一部分，所选的参数方式是每一行代表极坐标中的一个点，并且隐含的直线是通过象征点的，垂直于原点到此点的半径，即：检测的过程可以看成从图像中的一个个像素点出发，寻找每个点成为直线一部分的可能，再把
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2024-05-09 08:12:20
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例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*In
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2024-05-01 08:15:40
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本项目使用到Halcon的OCR识别，也可使用Opencv训练数据集来识别日期。使用Halcon主要是因为用OpenCV训练数据集较为麻烦（对小白不太友好），而Halcon本身便自带许多已训练好的数据集，并且使用Halcon的ocr助手也是相当容易的。下面介绍如何使用Halcon的OCR助手第一步：打开新的OCR第二步 加载一个示例图像，再标记出需要识别的文本位置，右键确定，点击分割第三
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2024-03-25 18:16:13
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