本文主要介绍通过OpenCV- python实现简单的银行卡卡号识别的思路和具体实现过程。目录知识准备项目概述实现过程代码讲解1.自定义函数2.模版读入与预处理3.银行卡读入与形态学操作4. 卡号筛选与ROI切割5.模版匹配，得出结果结语知识准备该过程需要用到以下知识： 1.OpenCV图像基础操作，如读
介绍OpenCV+Python使用OpenCV构建图像识别算法，识别图片中的米粒个数，并计算米粒的平均面积和长度软件架构模块：OpenCV 4.0.0.21编程语言：Python 3.7.2编译器：PyCharm 2018程序设计思路首先介绍一下程序设计的思路：图像采集(取到图像)：可以用摄像头拍摄或者图片直接导入图像预处理：对图像进行灰度化基于灰度的阈值分割：使用局部大津算法进行阈值分割二值化，
文章目录前言一、介绍1、修改问题2、涉及的函数1、ImageDraw.Draw.text()函数2、Python format 函数二、修改一、检测效果 前言本文主要记录我在使用YOLOv4检测图片时，想在图片中添加检测物体的数量显示。 本文使用别其他博主YOLOv4的代码：github链接一、介绍1、修改问题代码中原作者已经介绍很详细，是仅对图片预测时 其中代码介绍如下（复制过来的）：if m
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，
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
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2023-08-17 16:14:26
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文章目录1.序言2.设计思路以及遇到的问题3.实现过程4.总结&吐槽5.更新源码 1.序言这里主要说一下遇到的问题以及想法，如有问题欢迎大家指正。2.设计思路以及遇到的问题第一步是完成物体（也就是车辆）的检测，这里有两种解决办法，第一种办法是使用opencv的形态学处理，比如背景消除、做帧差、膨胀腐蚀等等，这个办法比较基础，但是要处理好需要调整诸多细节，我的细节调整的不够好，因此实现时会
背景：最近在学习OpenCV,在CV群里有个人问了一个问题，就是个了一幅图片，识别里面的细胞，并且识别出细胞的总个数。原图如下所示：图中白色的细胞。分析：1、首先要定位到细胞，就是确定细胞的位置。这个很容易办到，进行二值化就可以得到清晰的黑白轮廓，然后通过寻找连通域可以圈出图中细胞的位置。2、识别定位到细胞的总个数。这个就有点难办了。难点1：细胞重叠了怎么算。难点2：怎么才能识别为单个细胞，怎么算
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
大佬绕路，这里菜狗目录环境：效果展示：逻辑原理：介绍原理背景减法移动侦测和阈值设定轮廓提取代码实现执行代码总结 环境：cv2imutilsnumpysklearn效果展示： 逻辑原理：介绍对于计算机视觉爱好者来说，手势识别是一个很酷的项目，因为它涉及一个直观的分步过程，可以很容易地理解，因此你可以在这些概念之上构建更复杂的东西。长期以来，手势识别一直是计算机视觉社区中一个非常有
我们在米尔国产T507-H车规级处理器的开发板上尝试无线图传功能，并且叠加人脸识别检测视频中是否存在人脸。这次使用的是USB摄像头，可以直接接在开发板的接口上。1. 连接摄像头连接好摄像头后使用指令dmesg，看到能读取到摄像头。显示为HIK 720p Camera 接下来使用v4l来检测相机的详细参数。安装v4l：sudo apt install v4l-utils使用sudo v4l
十四、项目实战-停车场车位识别输入数据是视频； 步骤： （1）统计多少停车位被占据了； （2）统计还有多少停车位空闲着； （3）哪个停车位被占了，哪个没被占标识出来； 实现步骤： （1）边缘检测，检测每一个车位的位置（坐标点），同时还要过滤掉干扰项； （2）把每个位置裁剪出来，做建模操作，判别位置有没有被占据，也就是进行分类任务； Parking.py import matplotlib.pypl
本文作为自己入门cv的笔记，好多都是整理赛题主办方的，并非原创，只是为了自己整理思路，方便阅读。 赛题相关github学习笔记github.com 赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别 零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别赛题与数据-天池大赛-阿里云天池tianchi.aliyun.com
封装数据Pytorch 两个处理数据的重要工具类：Dataset
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
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
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
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.
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
