如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
转载
2023-11-29 19:35:11
251阅读
# 实现Java opencv识别红色线条
## 导言
欢迎进入本文，本文将教会您如何使用Java OpenCV库来实现对红色线条的识别。在开始之前，我将引导您完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图，如下所示：
``` mermaid
erDiagram
开始 --> 加载图像
加载图像 --> 图像预处理
原创
2024-02-14 05:19:10
219阅读
视频截取下来的红绿灯图像流程图 代码部分：import cv2 as cv import numpy as np capture = cv.VideoCapture("*/红绿灯.mp4") # 读取视频 ret, frame = capture.read() while ret: # 是否读取到了帧，读取到了ret则为T
转载
2024-03-18 11:39:55
587阅读
学完opencv和图像处理基础部分后，可以找一些实例来考察自己的掌握程度，难度一点一点上升。要求：使用opencv，实现对图中瓶盖的提取，并画框圈出这个实例虽然简单，但也是个完整的图像识别的过程，每一步都值得初学者仔细推敲，思考为什么要这样做，知识点是否有遗漏。我们知道，图像识别的关键在于提取特征，本实例的简单之处就在于特征甚至不用想办法提取，一眼就能看出：图中的瓶盖有两个特征：红色、圆形。这两个
转载
2023-05-24 17:24:16
989阅读
要求输入一张信用卡的图片，将上面的数字识别出来并写在卡上。 即： 由 变为：实现过程1、首先导入相关的模块。# 导入工具包
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import cv2
import myutils # 自己写的py文件，文章结尾会讲2、定义绘图函数。# 绘图展示
def cv_show(na
转载
2024-02-23 19:34:31
209阅读
1.FindChessboardCornersFindChessboardCorners是opencv的一个函数，可以用来寻找棋盘图的内角点位置。函数形式int cvFindChessboardCorners( const void* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count=NULL, int fla
转载
2024-05-29 08:21:26
183阅读
前言 最近研究了几天车牌识别的项目，现在记录一下学习的过程，基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 文章末尾有源码，有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。本项目车牌识别的步骤为：加载图片高斯去噪灰度转换边缘检测闭运算，腐蚀膨胀中值滤波去噪轮廓检测车牌位置筛选，图像矫正颜色筛选确定车牌详细过程显示图片的函数# 导入所需模块
import cv2
f
转载
2023-10-07 13:43:37
318阅读
opencv人脸识别C++代码 http://read.pudn.com/downloads674/sourcecode/graph/opencv/2728222/facerec.cpp__.htm
转载
2019-01-30 13:23:00
503阅读
2评论
目录一、实现和完整UI视频效果展示主界面：识别结果界面：（识别车牌颜色和车牌号）查看历史记录界面：二、原理介绍：车牌检测->图像灰度化->Canny边缘检测->膨胀与腐蚀边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别图像最终处理->字符分割及识别完整演示视频：完整代码链接一、实现和完整UI视频效果展示主界面：识别结果界面：（识别车牌颜色和车牌
一：图像阈值概念（thresholding）阈值是什么？简单的说就是图像分割的标尺。 举例说明,看下面图片 有一堆苹果，有你喜欢的和你不喜欢的，怎样区分你喜欢的和不喜欢的，在你心中有一个标准，那我们就把这个标准量化来表示，比如，红色的是你喜欢的，其他的是你不喜欢的。那么，这个 “红色” 相当与阈值。分割出你喜欢的和你不喜欢的。同理，在图片中，一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所
转载
2024-05-05 16:32:15
118阅读
目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为numpy识别判断系统设计识别缓冲区键鼠控制PyWin32识别区域的映射鼠标操作键盘操作手势控制计算旋转角度调节亮度和音量 系统介绍本系统灵
转载
2024-07-06 13:40:28
141阅读
目录0、引言1、MFC中的车牌显示2、车牌定位3、字符提取4、文字识别5、文字预测0、引言 第一次使用OpenCV完成一个完整的功能，有所收获，特此记录。 这篇博客中的车牌识别功能比较简单，只能识别一般的蓝色车牌，只能识别拍摄较为清楚的车牌。以后可以在此基础上实现更加高级的功能，比如识别较为
转载
2023-12-04 20:24:03
219阅读
一、前言本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。二、程序流程程序流程如下所示： 相应的main函数如下#include "carID_Detection.h"
int main()
{
转载
2024-02-16 10:46:41
489阅读
前两天跟一个朋友吃饭，聊到他在做的图像识别测量雪深，对此深感兴趣，找时间就把 OpenCV 了解一下。识别标杆上红色刻度的数量。研究了一下午，话不多说，直接开始演示吧。import cv2# 读取图片img = cv2.imread("./snow.jpeg")首先，将红色部分提取，则需要将原图进行颜色空间转换，转换类型使用 BGR2HSV 方法。HSV 是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中
转载
2023-10-07 19:01:41
80阅读
#include <iostream>
#include <string>
#include <cxcore.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
#inc
转载
2024-02-23 19:43:13
60阅读
文章目录前言知识体系架构效果图检测车牌位置图像预处理寻找车牌轮廓字符分割蒙版操作裁剪操作字符识别OCR工具安装数字识别结语 前言今天是Vision-Life项目组的第三个小项目，做的是一个简单的车牌识别。车牌识别算是一个比较经典的项目了，网上也有很多资料，没什么创意，做的目的呢是因为它恰好涵盖了我之前一段时间所学的知识，权当是对前面知识的总结复习吧???知识体系架构效果图对指定图片可以达到检测的
转载
2023-11-10 21:29:43
307阅读
1评论
车牌识别车牌提取车牌处理提取各字符模板匹配识别车牌第一个中文识别车牌第二字字母字母或数字将识别结果显示出来车牌倾斜提取直线拟合找斜率字符分割方法字符水平方向的切割目的：去除车牌边框和铆钉的干扰中间较为密集的地方就是车牌有字符的地方,从而很好的去除了牌边框及铆钉字符垂直方向的切割从直方图中可以看到很多波谷,这些就是字符分割区域的黑色点的个数等于0,我们就可以通过这些0点进行分割,过滤掉这些不需要的
转载
2024-02-01 17:52:58
88阅读
python实现手势识别（入门）使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久，看到了很多有意思的项目，尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下（PS：和那些大佬比起来真的是差远了，毕竟刚接触不久），主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。最终实现结果： 手势识别python实现手势识别（入门）获取视频（摄像头
转载
2024-04-01 10:06:18
102阅读
目录1--前言2--处理ORL数据集3--Eigenfaces复现过程4--Fisherfaces复现过程5--分析1--前言①SYSU模式识别课程作业②配置：基于Windows11、OpenCV4.5.5、VSCode、CMake③原理及源码介绍：Face Recognition with OpenCV④数据集：ORL Database of Faces2--处理ORL数据集①源码：import
转载
2024-09-10 20:46:26
50阅读
直方图——再讲颜色直方图之前，先简单介绍一下直方图。 直方图作为一种简单有效的基于统计特性的特征描述子，在计算机视觉领域广泛使用。它的优点主要体现在两个方面:一是对于任意一个图像区域，直方图特征的提取简单方便;其二，直方图表征图像区域的统计特性，可以有效表示多模态的特征分布，并且本身具备一定的旋转不变性。因此，在计算机视觉领域，基于不同底层特征的各种新颖直方
转载
2024-04-23 07:59:27
68阅读
