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二、OpenCV物体检测与识别介绍三、分别示例代码四、扩展示例代码系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例短博文系列短博文目录一、项目目标物体检测与识别：包括人脸识别、目标检测、目标跟踪等功能。OpenCV二、OpenCV物体检测与识别介绍OpenCV（Open
文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 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做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
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2024-10-28 22:16:10
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一、DeepStream配置文件解析参考：官方文档 DeepStream Reference Application - deepstream-app1. DeepStream应用程序架构下图为NVIDIA DeepStream 应用程序架构 DeepStream参考应用程序是一个基于GStreamer的解决方案，由一组封装底层api的GStreamer插件组成，以形成一个完整的图。参考应用程序能
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2024-10-21 11:03:24
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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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在OpenCV中处理从表格切割下来的图片，并去掉单元格的边框线，以提升Tesseract的识别准确率，确实是一个具有挑战性的任务。在这种情况下，我们需要采取一种策略来预处理图像，使得数字与背景之间的对比度增强，同时减少或消除边框线的影响。一种可能的方法是尝试结合图像处理和机器视觉技术，通过以下步骤来实现：1. **图像预处理**：首先，对图像进行预处理，以减少噪声和增强对比度。这可能包括灰度化、二
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2024-09-19 06:53:17
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可以直接跳到最后整体代码看一看是不是很少的代码！！！！思路：1. 数据的整合2. 图片的灰度转化3. 图片的二值转化4. 图片的轮廓识别5. 得到图片的顶点数6. 依据顶点数判断图像形状一、原数据的展示图片文件共36个文件夹，每个文件夹有100张图片，共3600张图片。每一个文件夹里都有形同此类的图形二、数据的整合对于多个文件夹，分析起来很不方便，所有决定将其都放在一个文件夹下进行分析，在pyth
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2024-05-10 07:38:58
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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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本章我们学习Rosenfeld细化算法，参考资料：http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念：http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim
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2024-06-14 08:37:15
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边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括：深度上的不连续，表面方向的不连续，物质属性变化和场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度的减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息
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2023-08-28 18:42:59
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在上一篇文章的介绍中，我们已经通过相应的字符分割方法，将车牌区域进行分割，得到7个分割字符图块，接下来要做的就是将字符图块放入训练好的神经网络模型，通过模型来预测每个图块所表示的具体字符。神经网络的介绍和训练过程我们将在下一节中具体介绍，本节主要介绍字符特征的提取，和如何通过训练好的神经网络模型来进行字符的识别。字符识别主要是通过 类CharsIdentify 来进行，对于中文字符和非中文字符，分
数据集解读和保存如下(代码以测试文件为例):import numpy as np
import struct
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
savePath = r'pictures\NumberRecgonize\TestImage'
#测试集文件
t10kImages = r'pictures\NumberR
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2024-10-08 18:29:05
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文章目录前言一、环境配置二、文字识别2.1 文字单个识别2.2 文字单个带边框总结 前言一、环境配置cmd输入python的时候跳转应用商店的解决方法。anaconda官方下载地址：https://www.anaconda.com/download-success 清华源下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/anac
文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。
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2024-04-14 16:19:40
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数字图像处理实验内容边缘检测:本次实验,我一共使用了三种方法进行边缘检测,分别是使用sobel算子进行基本边缘检测,Marr-Hildreth边缘检测算法,以及Canny边缘检测算法.其中Marr-Hildreth算法可能由于个人实现的问题在给定的这组图片集上表现不佳,故在此只对另外两种方法进行分析Sobel算子基本边缘检测 (BasicEdgeDetection.m)基本边缘检测的思想很简单,只
SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）通过在图像中提取独特性不变特征，可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性，场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些特征可以用于物体识别
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2022-04-21 10:13:07
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SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）通过在图像中提取独特性不变特征，可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性，场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些特征可以用于物体识别
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2022-04-21 11:48:31
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SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）通过在图像中提取独特性不变特征，可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性，场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些特征可以用于物体识别
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2022-01-05 13:36:00
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一、下载Tensorflow object detection API工程源码 网址：https://github.com/tensorflow/models，可通过Git下载，打开Git Bash，输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载。二、标记需要训练的图片 ①、在第一步下载的工程文件models\research\
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2024-01-08 15:15:50
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