opencv学堂OpenCV直线拟合检测霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真,这个时候我们需要另辟蹊径,通过对图像进行二值分析,提取骨架,对骨架像素点拟合生成直线,这种做法在一些场景下非常有效,而且效果很好,在各个论坛以及QQ群中经常有人问OpenCV中如何通过一些点来拟合直线,其实OpenCV中都有现成的函数可以使用。在介绍具体的编码之前,首先介绍一下相关知识点:一:相关知识点1. 距
在数字化和自动化逐渐深入各个领域的今天,如何通过Python识别人员签名成为了一个热门话题。签名的自动识别可以用于银行、保险、身份认证等多个领域,帮助减少人工审核的工作量。这篇博文将详细介绍如何利用Python进行人员签名识别的过程,从背景定位到生态扩展,带你深入了解这一技术的实现。 ### 问题场景 在日常生活中,签名作为一种个性化的身份认证方式,其识别具有重要意义。对于金融行业,能快速准
原创 5月前
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成,它们仅有的差别是:第一个函数使用标准的Hough变换,第二个函数使用概率Hough变换,即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率,这在计算速度上更快。函数原型:HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
转载 2023-12-27 21:31:33
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目录一、什么是OpenCV--官网二、OpenCV库的应用三、 环境准备四、OpenCV库安装五、帮助文档六、OpenCV--图像采集 七、人脸检测 八、百度云平台接入九、数据处理-考勤信息记录一、什么是OpenCV--官网         OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它可以
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
目录前言:本篇学习内容:1.基本绘图函数1.1 线1.2 圆1.3 椭圆1.4 其他参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出OpenCV的应用,并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处,希望各位批评、指正。
转载 2024-03-19 23:00:15
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# 一行注释 """ 多行注释 """ print("hello world\n" * 3) name = "sure" # 变量值:"sure",会在内存中产生一份内存地址 print(name) # 变量名:相当于一个门牌号,用于与变量进行绑定 # =:用来把变量值绑定给变量 print("hello world\n" * 3) name = "sure" print(name) &
计算机视觉使很多任务成为现实,其中两项任务就是人脸检测 (在图像中定位人脸)和人脸识别(将人脸识别为特定的人)。 OpenCV实现了一些人脸检测和识别的算法。从安全到娱乐,这些技术 在现实环境中都有应用。 本章介绍OpenCV的一些人脸检测和识别功能,并定义特定类型的 可跟踪物体的数据文件。具体来说,将研究Haar级联分类器,通过分 析相邻图像区域之间的对比度,确定给定图像或子图像是否与已知类 型
第一关:图片简单操作完整的人脸识别流程,一般有如下五个步骤:图像采集:使用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流;人脸检测:检测图片中是否包含人脸;预处理:对人脸图像进行灰度处理、噪声过滤等预处理;特征点提取:提取人脸图片中包含的特征数据;人脸识别:将新的人脸照片与人脸库进行算法匹配,输出识别结果。1.1.采集图片 使用OpenCV采集,可以通过cv2.VideoCapture()获取摄像头并捕
最近一直在忙课程,老师让我看看他的论文也没放在心上。总算闲下来,看了他在人脸识别方面的相关论文,拿出一篇放在博客上跟大家共同分析下。在看以下内容前,首先要阅读下徐勇老师的这篇论文A Two-Phase Test Sample Sparse Representation Method for Use With Face Recognition;当前人脸识别方面最热的方法就是稀疏表示方法(sparse
转载 2024-07-28 16:25:30
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import sys import cv2 def CatchPICFromVideo(path_name, window_name="GET_FACE", camera_idx=0, catch_pic_num=500): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源,可以来自一段已存好的视频,也可以直接来自USB摄像头 cap = cv
转载 2024-04-22 13:27:59
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刚接触OpenCV,参照OpenCV的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码,顺便一起学习着用,先上视频抓取及存储代码:# -*- coding: cp936 -*- import cv2 capture=cv2.VideoCapture(0) #将capture保存为motion-jpeg,cv_fourcc为保存格式 size = (int(capture.get(cv2.cv.CV_C
局部图像描述子(一)Harris 角点检测器1.1 Harris角点检测算法1.2 图像中寻找对应点(二)SIFT(尺度不变特征变换)2.1 尺度空间的构建2.2 定位兴趣点2.3 描述子2.4 检测兴趣点2.5 匹配描述子(三) 地理标记图像匹配 本章寻找图像间的对应点和对应区域,介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法。图像的局部特征是许多计算机视觉算法的基础,使用特征点来代表图像的内容包括运动
实验目标: 完成一个人脸识别的程序,可以识别你宿舍的几位同学人脸检测人脸特征提取与比对 需要识别的人物: 输入待识别图像,判断是哪一个舍友识别效果:人脸检测框定,返回室友的名字:唐悠悠-tyy参考资料:https://docs.opencv.org/4.5.4/d0/dd4/tutorial_dnn_face.html 人脸检测器: cv2.FaceDetectorY
什么是轮廓?  轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像。简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓。为了准确,要使用二值化图像
# Android使用OpenCV识别人脸教程 ## 整体流程 以下是实现Android使用OpenCV识别人脸的整体流程: ```mermaid erDiagram 确定需求 --> 下载OpenCV库 下载OpenCV库 --> 导入项目 导入项目 --> 初始化OpenCV 初始化OpenCV --> 加载人脸检测器 加载人脸检测器 --> 实现
原创 2024-07-10 04:25:30
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基于opencv-python的人脸识别算法 文章目录基于opencv-python的人脸识别算法前言一、opencv-python的安装与配置二、实现步骤1.引入库2.调用opencv自带的人脸识别级联分类器总结 前言本学期参加了项目实践课程,需要做一个人脸识别的功能,由于项目考虑到了移植性,所以打算使用python来进行图像处理。一、opencv-python的安装与配置关于opencv-py
文章目录0 前言1 深度学习实现动物识别与检测2 卷积神经网络2.1卷积层2.2 池化层2.3 激活函数2.4 全连接层2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3 YOLOV53.1 网络架构图3.2 输入端3.3 基准网络3.4 Neck网络3.5 Head输出层4 数据集准备4.1 数据标注简介4.2 数据保存5 模型训练5.1 修改数据配置文件5.2 修改模型配置文
一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道,如果将皮肤信息映射到YCrCb空间,则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆,我们只需判断它是否在椭圆内(包括边界),如果是,则可以判断其为皮肤,否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
参考博文:人体姿态项目的一个https://learnopencv/deep-learning-based-human-pose-estimation-using-opencv-cpp-python/参考github连接:https://github/spmallick/learnopencv/tree/master/OpenPose本项目实现:1.single 单人图像的姿态
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