智能计算课第一周实验是做基于模板匹配手写数字识别,光听见就很感兴趣,于是决定认真做做这个实验,本实验基于python3+opencvpython版本,所用到知识都比较简单,基本上边学边做,技术含量很低。实现思路:大致就是这么个思路但其实纠错模块还没写出来,先搁置一下吧,准备先上手第二个实验。下面按照流程图讲讲详细步骤吧手写数字window.py80import tkinter from P
在当今计算机视觉与人工智能快速发展背景下,数字检测已经成为了一个重要研究领域。特别是在2023年,越来越多企业和个人开始探索如何利用 Python 和 OpenCV(开源计算机视觉库)进行数字识别和检测。随着深度学习普及,数字检测技术愈加成熟,能够高效处理各种复杂场景。本文将带你深入了解如何通过 Python 和 OpenCV 实现数字检测,并结合具体实例进行探讨。 ```mermai
原创 6月前
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使用openCV做信用卡数字识别处理模板输入图片处理 最近学习openCV,在网上找了个小项目,信用卡数字识别,这里做一下笔记,识别信用卡数字一般处理流程为如下处理模板读取模板:读取模板图片,包含标准数字图片,使用到cv2.imread 灰度处理:将彩色图片处理为灰度值,因为默认读入图片为彩色图片,处理起来比较麻烦,所以我们需要把图片转换为二维灰度图片使用到cv2.cvtColor()二
信用卡数字识别:就是识别信用卡的卡号,然后将卡号打印出来!然后对应数字模板如下图所示:接下来我们就一步步分析程序吧1、导入相关包# 导入工具包 from imutils import contours import numpy as np import argparse import cv2 import myutils2、设置参数可以通过edit configuration进行设置,指定参
人脸检测分为两种:一种是基于知识,一种是基于深度学习。深度不会学习人脸识别属于目标检测,主要涉及两个方面:①先对检测物体进行概率统计,从而知道待检测对象一些特征,建立其目标的检测模型②用得到模型来匹配输入图像,如果有匹配则则输出匹配区域,否则什么也不做。 我们看到图片和计算机不一样,计算机看到是一串串数字矩阵,图片由多个像素组成,拿我们熟悉RGB图像来说,每个像素又有
转载 2024-08-13 11:07:17
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测代码。 //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
转载 2023-06-21 09:47:03
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这次实现数字识别是基于KNN分类算法一款识别。利用KNN算法我们训练了5000个数字,0~9各500个,将其中前250个作为训练集,后250个作为测试集进行测试得到最终准确率整个程序训练数据都来自OpenCV自带一张图片digits.png(在文件夹opencv/samples/data/中),这张图片里面就有5000个手写数字,每个数字都是20x20图像,没有OpenCV可以用我
这篇对霍夫变换实现圆形检测进行汇总~总体来讲,检测圆形和检测直线实现原理相似,在笛卡尔坐标下,圆表示方程为:(x-a)²+(y-b)²=r²;但在极坐标下,假设已知圆心(x0,y0),那么圆上点可以表示为:所以对于任意一个圆, 假设中心像素点p(x0, y0)像素点已知, 圆半径已知,则旋转360度,由极坐标方程可以得到每个点上坐标。同样,如果只是知道图像上像素点, 圆半径,旋转360°,
转载 2024-02-22 11:19:50
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目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位,常见目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等,其中 Yolo 速度和精确度都比较高,且只需训练一次,使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成模型来检测图片,看一看效果,先学会使用流程,以后再训练自己模型。注意:opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp
OpenCV + MediaPipe 手势识别追踪这里我使用是PYCharm,首先需要安装opencv-python 和mediapipe两个软件包,这里使用清华大学镜像安装比较快,不会出现超时错误,如下为命令行安装指令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python pip install -i http
OpenCV3计算机视觉Python语言实现- 直线和圆检测直线检测代码运行结果使用到函数分析1.概率霍夫变换-cv2.HoughLinesP圆检测代码运行结果使用到函数分析1.霍夫圆变换-cv2.HoughCircles 本文根据《OpenCV3计算机视觉Python语言实现第二版》,进行代码编写,感谢本书作者辛勤付出! 直线检测代码import cv2 import numpy as
转载 2024-04-25 22:37:48
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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,判断出图片中人脸位置,才能进行下一步操作。1、OpenCV人脸检测方法在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
opencv目标检测教程代码
一,数字水印最低有效位(Least Significant Bit,LSB)指的是一个二进制数中第0位(即最低位)。最低有效位信息隐藏指的是,将一个需要隐藏二值图像信息嵌入载体图像最低有效位,即将载体图像最低有效位层替换为当前需要隐藏二值图像,从而实现将二值图像隐藏目的。由于二值图像处于载体图像最低有效位上,所以对于载体图像影响非常不明显,其具有较高隐蔽性。这种信息隐藏也被称为数
OpenCV 人脸检测代码分析 OpenCV 人脸检测代码分析 一、预备知识: 1、动态内存存储及操作函数 CvMemStorage typedef struct CvMemStorage { struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */ struct CvMemBlock* top; /* the curren
转载 2024-08-21 22:19:42
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前言运动目标检测是图像领域一个经典问题,相关算法较多。本文运动目标检测主要基于背景消去(Background Subtraction)算法,本文将手动实现背景消去算法并检测到运动物体实时位置。编程基本环境是VS2019+opencv4.4,环境配置可参考:。一、基本原理我们基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来,想象一下,一张没有运动物体环境图,和突然出现某个物体图,
转载 2023-12-14 15:58:05
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简述:在一些工业现场及其他环境,使用深度学习方法进行图像处理是不可行(原因有成本问题等)。也正因如此尽管笔者偏向于python编程,但这次主要做是C++环境下行人检测。这里主要采用是背景板减法,即opencv中自带BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模,具有一定抗光照干扰能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
转载 2023-11-12 14:58:46
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目录前言:本篇学习内容:1.基于OpenCV边缘检测1.1 边缘检测一般步骤1.2 Sobel算子1.3 Canny边缘检测2. 源码分析参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向研究,准备系统性地、扎实学习一遍OpenCV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,会尽量根据自己理解,指出OpenCV应用,并在加上自己理
文章目录轮廓检测概念介绍轮廓绘制轮廓特征轮廓近似边界矩形与外接圆 轮廓检测概念介绍对于图像轮廓检测我们可以使用cv2.findContours(img,mode,method)这个函数。mode表示轮廓检测模式具体参数如下:RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓。RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中。RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:
# OpenCV检测矩形形状Python代码实现 ## 简介 在本文中,我将教会你如何使用OpenCV库来检测矩形形状代码实现。OpenCV是一个广泛使用计算机视觉库,提供了许多功能强大图像处理和计算机视觉算法。通过学习本文,你将能够理解并实现基于OpenCV矩形形状检测。 ## 整体流程 下面是实现这一任务整体流程: ```mermaid flowchart TD A[加载图
原创 2024-01-21 06:45:52
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