2、灰度处理+帧差计算3、二值化4、腐蚀5、膨胀6、框选出车辆三、全部代码+实现效果1、代码2、车辆检测效果四、帧差法存在不足之处一、帧差法1、概念帧差法是一种通过对视频图像序列中 相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像 亮度差的绝对
• 这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的图像识别及训练的Demo项目• 包含车牌识别、人脸识别等功能，贯穿样本处理、
原创
2023-06-02 00:57:18
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Original authorAna HuamánCompatibilityOpenCV >= 3.0目标在本教程中我们将学习Haar级联物体检测的工作原理。我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基本情况。我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的物体。特别是，我们将使用这些函数：
cv::CascadeClassifier::
利用轮廓检测，我们可以检测出目标的边界，并容易地定位。它通常是许多有趣应用，如图像前景提取，简单图像分割，检测和识别。轮廓线在计算机视觉中的应用一些非常酷的应用程序已经建立，使用轮廓进行运动检测或分割。下面是一些例子:运动检测: 在监控视频中，运动检测技术的应用非常广泛，包括室内外安全环境、交通控制、体育活动中的行为检测、无人值守物体检测，甚至视频压缩等。在下面的图中，可以看到在视频流中检测人的
# Python OpenCV 车牌识别系统入门指南
## 1. 整体流程
在构建一个车牌识别系统时，我们可以将整个流程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 读取并处理图像
作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
本文是本系列的第8篇文章，也是终结篇章。在本文中我们主要讲5层卷积神经网络参数更新和训练的代码实现，以及如何使用5层卷积神经网络来实现0~9的手写数字图像的识别。首先还是列出本系列其它博文的超链接，方便读者跳转查阅：1. 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(1)2. 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(2)3. 卷积神经网络原理及其C++/Open
运用Opencv+Python实现简单的手势（轮廓）识别以下代码是基于python运用Opencv库运行的。虽然只能粗略的识别视频中或者打开摄像头中的手势轮廓进行识别，但是可以把手势给用轮廓画出来，可以简单检测手势。第一步：获取视频（摄像头）#cap = cv2.VideoCapture("F:/hands/hands.mp4")#读取文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#读取
尺度不变特征核心是不同尺度拍摄的两幅图像的同一个物体，对应的两个theta比率等于拍摄两幅图像的尺度的比率。而OpenCV提供的SIFT和Surf正是利用尺度不变性就行特征点检测的代表。它们的原理可以参考本文的参考文献，写的很详细，本来想在这里介绍下它们的原理的，但是看到参考的blog中写的太好了，我不能写的这么清楚，就省去了。使用起来也很方便，比如利用Sift找到匹配物体代码如下：int mai
本文作者：小嗷 例如，在上面的图片中，你可以看到，汽车的镜子只不过是一个包含了像素点的所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能根据我们的需要而变化，但最终，计算机世界中的所有图像都可能被简化为数字矩阵和描述矩阵本身的其他信息。OpenCV是一个计算机视觉库，它的主要焦点是处理和操作这些信息。因此，您需要熟悉的第一件事是OpenCV如何存储和处理图像。MatOpenCV自2001年以来就一直存
数字图像与机器视觉--基于python+opencv识别硬币和细胞数量以及条形码检测一、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。具体代码如下import numpy as np
imp
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2023-08-17 16:14:26
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一、前言利用OpenCV库实现指定物体检测是个比较常用同时也很有趣的功能，因为疫情不能外出，所以就在家尝试着做了一下，检测电脑摄像头实时画面中的地球仪，现尽量把过程简明扼要的记录一下，方便需要此功能的道友按照文章步骤实现，同时也方便自己日后用到时查看。（环境：win10+OpenCV3.3.1+vs2017）二、简介该方法中使用的分类器基于级联神经网络，可以根据需求设置合适的强分类器级数来提高检测
前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
摘要：随着人口老龄化问题日益严重，老年人的安全问题变得愈加重要，而对老年人安全问题威胁最大的便是老年人的跌倒问题，因此本文提出了一种基于关节点提取以及 SVM 分类器的老年人跌倒检测算法。首先，通过改进的 yolo 算法检测出视频帧图像中的人所在的位置， 然后将单个人的图像送入的 openpose 算法中获得这个人的关节信息。之后，再通过 SVM 分类 器对获得到的关节点信息进行分类，以得到这个人
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.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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前面4篇博客介绍了OpenCV图像处理的基础知识，本篇博客利用前4篇的知识完成一个小项目——车牌号码识别。该篇博客的代码可以满足小区门禁车牌号的识别。本篇博客是前4篇博客知识的一个综合运用。感觉学会了这个可以实现一系列的图像识别任务。。。毕竟好多技巧都是共通的 简洁易懂的车牌号识别Python实现“超详解”（含代码）1、整体思路2、代码详解2.1提取车牌位置2.2车牌字符的分割2.3模板匹配识别
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2023-10-25 15:05:17
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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
