概念:梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(不管是横向的、纵向的、斜方向的等等),所需要的无非也是一个核模板,模板的不同结果也不同。所以可以看到,所有的这些个算子函数,归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已。OpenCV提供了三种梯度过滤器(高通过滤器)-Sobel、Scharr、Laplacian。一、S
今天,给大家带来使用百度EasyDL实现签子计数的教程。EasyDL网址:​​https://ai.baidu.com/easydl/​​​Step1:进入EasyDL主页,点击立即使用Step2 :点击物体检测step3:点击我的模型-创建模型并填写信息数据集下载:​​https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/168233​​点击【创建数
原创 2022-09-13 10:50:01
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# 用 Python 实现手机拍照计数签子 在这篇文章中,我们将学习如何使用 Python 实现一个可以通过手机拍照计算签子的程序。这个程序会通过图像处理来识别数签子的数量。我们将分几个步骤进行,每一步都将详细解释所需的代码和过程。 ## 整体流程 | 步骤 | 描述 | |------|----------------
原创 8月前
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数
原创 2021-07-15 11:18:20
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数
转载 2021-06-24 16:40:58
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数
转载 2022-01-06 11:07:16
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便,将垃圾的背景设置为纯色,最好是纯黑色或纯白色,一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret,ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
C#调用C++图像处理算法(OpenCV)因为需要做一个图像处理的程序,后来决定采用C#写界面,C++写算法调用opencv的函数。关于opencv的使用之前已经学习过了,需要实现的是在C#中如何使用C++语言编写的DLL。参考:CSDN支持语法高亮的常用语言本开发环境为win10+vs2010C++编程笔记:dll的生成与使用参考:C++编程笔记:dll的生成与使用这个博客讲了dll是什么以及静
 思路:1、通过形态学操作、阈值处理、距离变换等方法,使得各个轮廓分开2、计算轮廓数量 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main
转载 2018-10-07 16:09:00
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在我们一开始学习java是并不是直接就使用java的集成开发环境,而是通过记事本写java代码,然后在DOS窗体下编译运行的。那么掌握一定的DOS窗口的操作命令就是必要的。1. 常见的DOS窗口操作命令:磁盘名:回车 盘符的切换 dir:列出当前目录下的文件以及文件夹 md:创建目录 rd:删除目录 cd:改变指定目录(进入指定目录) cd..:退回到上一级目录 cd:退回到根目录
1. 概述JVM中的程序计数寄存器(Program Counter Register)中,Register的命名源于CPU的寄存器,寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。这也是有人称他为 程序寄存器的原因这里,并非是广义上所指的物理寄存器,或许将其翻译为PC计数器(或指令计数器)会更加贴切(也称为程序钩子),并且也不容易引起一些不必要的误会。JVM中的PC寄存器是对
显微镜直接计数法是将小量待测样品的悬浮液置于一种特别的具有确定面积和容积的载玻片上(又称计菌器),于显微镜下直接计数的一种简便、快速、直观的方法。目前国内外常用的计菌器有:血细胞计数板。Peteroff-Hauser 计菌器以及比 Hawksley 计菌器等,它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数,基本原理相同。后两种计菌器由于置上盖玻片后,总容积为 0.02 mm,而且盖玻片和载玻片之间的
转载 2024-03-27 10:41:47
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实战篇:粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景    在去年学习opencv的过程当中,做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖,当时想着,除了霍夫圆检测思路之外,能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置,然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯,觉得很好
# JQuery 中的删除标签子节点 在网页开发过程中,有时我们需要动态地修改网页的结构,以实现更好的用户体验。jQuery 是一个强大的 JavaScript 库,它简化了 HTML 文档的遍历和操作。在这篇文章中,我们将重点讨论如何使用 jQuery 删除标签的子节点,并通过一些代码示例来展示这些操作。 ## 一、基础知识 在开始之前,我们需要了解一些基本概念。HTML 文档是由元素构成
原创 2024-09-23 07:35:09
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随着机器视觉和图像处理技术的发展,在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数,不仅计数效率低,且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开,需要通过进一步的图像处理将对象分开,学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程,现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理,二值化分割;使用形态学操作,初步将粘连对象分开;距离变换,分离粘连对象;连通区域计数。2、重要函数全局
今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍:1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法,但是它们的主
opencv实现:int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_binary,dst,src_distance; src = imread(“D:/opencv练习图片/维生素片机器视觉检测和计数.png”); imshow(“原图片”, src); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT
YOLACT,全称为:You Only Look At CoefficienTs,从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文,它是在现有的一阶段(one-stage)目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支,但是在YOLACT里没有feature roi
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeature
转载 2018-10-12 21:28:00
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在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时,图像分割和物体计数是两个常见的任务。本文将分步骤介绍如何使用 OpenCV实现图像分割和计数的方法,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。 ## 环境配置 在开始之前,我们需要确保我们的 Python 环境中安装了 OpenCV 和其他相关的库。以下是我的思维导图,概括了需要配置的环境及相关库: ```me
原创 6月前
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