opencv中人脸识别算法的基本原理（二）上一篇博客介绍了opencv自带的人脸识别方法中的Eigenfaces和Fisherfaces，本文主要介绍最后一种LBPH方法的原理和过程。LBP算子介绍在介绍LBPH之前先要了解LBP算子的基本原理。LBP是Local Binary Pattern的简称，即局部二值模式。它是一种有效的纹理描述算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点。基本的LBP算子
项目介绍下图中的两条线即为车道： 我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频（或摄像头）中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示： 这里使用的代码来源于磐怼怼大神，此文章旨在对其代码进行解释。实现步骤1、将视频的所有帧读取为图片；2、创建掩码并应用到这些图片上；3、图像阈值化；4、用霍夫线变换检测车道；5、将车道画到每张图片上；6、将所有图片合并为视频。代码实现1、导入需要的库impor
主要参考链接为对照链接1下载安装cmake，下载特定版本的 opencv和opencv_contrib，两者版本要一致。本文为4.5.0版本，cv15，在visual studio2017上部署，在x64平台，debug模式下。 注意下载opencv在官网上下载就可以了，但是opencv_contrib需要在github上下载，对应链接为git链接，选择版本时参考下图：编译环节在参考链接1中接下来
一、像素操作可以通过行列坐标访问像素值，对于BGR图，返回一个蓝色、绿色、红色通道的数组值，对于灰度图，仅返回相应的强度值。代码import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
px = img[32,32] # 访问(32,32)坐标像素值
print(px)
print(img[32,32,0]) # 访问B通道像素值
print(img[32,32,1]) #
小编有个群193369905，里面分享的均是机器视觉的资料， 最近很多朋友问我如何去追踪一个乒乓球，然后利用ＰＩＤ算法来保证活动板的平衡，于是我利用树莓派和arduino实现了这个小实验，本文提出一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法，用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。然后将球体的中心坐标通过串口送给电机，利用电机来控制活动板的平衡。前篇博客我已经很好的讲解过了camshif原理和代
前言：
今年有一个高等教育部主办，举办地在余姚的比赛，我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！ 其中最快的方法就是两个摄像头，顶角摆放，采集六面信息！ 这其中，我有两种方案！1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息，在进行面矩阵转换；2-将倾斜面矫正回来，
需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件，并将实现代码写入3.创建logo.txt文件，并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.
图像处理：数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业，任务要求主要是实现：完成一幅方块图像的打开和显示，并统计其中的黑色方块数量，现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理，进而提高角点检测的精确度将图
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。OpenCV版本：2.4.10；VS开发版本：VS2012。一、OpenCV人脸检测要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。1、OpenCV人脸检测的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在O
此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
通过一个生动的魔方案例，360°解释通用图像处理流程，启发大家掌握图像处理方法，启迪图像处理思维，开启进入智能化行业的大门。快来玩转这魔方吧！来，我们拍一张魔方立方体的一面，接下来用下面程序分析识别其各小方块的矩形。4张实验原图，土盐 公众号后台回复关键词“方块体识别”可得原图和运行代码：
数据科学 | OpenCV方块体识别解决方案mp.weixin.qq.com
一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
1、实验内容：自动是被下列九宫格图像中小人的位置，并将小人分割出来2、思路分析：本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来，其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的：分离九幅图片：通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓，并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形，但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域，因此可以通过比
2. 轮廓特征 轮廓特征是指由轮廓形状和结构衍生出来的一些特征参数。这些特征参数可以用于图像识别、目标检测和形状分析等应用中。常见的轮廓特征包括：面积：轮廓所包围的区域的面积。周长：轮廓的周长，即轮廓线的长度。弧长：轮廓线的弧长，即轮廓的长度。轮廓矩：轮廓的几何矩，用于描述轮廓的形状。轮廓重心：轮廓所包围
§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
本篇文章对OpenCV文档中如何使用OpenCV扫描图像，查找表格和时间测量给出的源代码进行详细的注释。本篇文章将会涉及到以下内容。头文件的作用颜色空间缩减原理C操作符[ ]（指针）、迭代器、即时项目地址计算三种方法的使用及代码注解Visual Studio 2017 命令参数配置方法等想自己着手写代码，一定得知道各个头文件的用处。在不知道该用什么库的时候，可以直接用#include <op
使用openCV识别车牌流程框架图像的预处理车牌定位的第一步为图像预处理。为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工
