用种子填充法实现了区域标记，最终用彩色图展示标记结果。进而我们可以做一下图片中的大米计数。编译环境 OpenCV 4.0.1(v15) + VS2017源码 1 #include <iostream>
2 #include <stack>
3 #include <map>
4 #include <windows.h>
当我们要预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。也就是说，学习过程能够根据现有训练集自动完成分类（聚类）。 OpenCV学习笔记(十七）1. 理论基础1.1 分豆子1.2 K均值聚类的基本步骤2. K均值聚类模块3. 简单示例3.1 随机生成一组
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2024-04-17 19:44:51
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做了Debug_PropertySheet.props和Release_PropertySheet.props的两个配置属性表。这样每次只要直接添加两个属性表就可以跑代码了，省去了每个项目重新配置。 一、 1.下载和安装OpenCV SDK：（1）在OpenCV官网的下载页面：http://opencv.org/downloads.html，找到对应OpenCV for SDK版本下载，本人使用
写在前面 本文对ORBSLAM2_SSD_Semantic进行了配置并且跑通了数据集，其中对使用RGBD摄像头rgbd_my.cc编译未通过，仅出现一个函数未解决的情况，这里给出详细的配置过程，按照此过程可以容易的完成数据集程序rgbd_tum.cc的编译，跑通数据集。 实验环境 &
## Java点位聚集
在Java编程中，我们经常需要对数据进行聚集操作，这就是将一组数据聚合成一个结果的过程。点位聚集就是将数据根据某些条件进行分类，并对每个分类进行相应的处理。在本文中，我们将介绍Java中如何实现点位聚集，并且通过一个简单的例子来演示。
### 什么是点位聚集
点位聚集是一种常见的数据处理方式，它可以帮助我们快速地对大量数据进行分组并进行相应的计算。在点位聚集中，我们需
原创
2024-05-12 05:03:02
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概述高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。传统特征提取方法早期的密集人群技术主要是基于人头计数与行人计数、人脸、身体等部位、这些方法都基于SIFT、HAAR、HOG等特征传统的图像特征提取技术、这些方法在面对遮挡、密集人群的
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2024-04-20 10:08:13
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0x00思路概览该程序整体逻辑是，识别你的脸并保存count（计数器）张你的脸的图片，然后退出，或者在运行中按q。其中有两层重要的循环1.持续调用摄像头循环-----while true2.处理识别函数识别出的每张脸的函数-----for xywh in face0x01代码概览（分类器是啥？）-------F&A --20x02.相机逻辑分析启动调用camera = cv2.VideoC
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2024-04-22 13:32:55
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# 使用Python聚集离散点拟合曲线的详细指南
在数据科学和工程领域，离散点的拟合是一项常见任务。下面，我将为新手开发者详细介绍如何使用Python进行从散点到曲线的拟合。
## 流程概述
以下是进行聚集离散点拟合曲线的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------
除了定义外，还有一种非常有用的方式来判断一个集合是否为闭集，而该方法依赖于一个非常重要的概念：聚点(accumulation point)。定义4 对于点x∈Rn，如果包含x的每个开集U包含不同于x但依然属于集合A中的点，那么就称x是A的一个聚点。也就是说，集合A的聚点是这样的点，A中其他点可以任意靠近它，聚点也叫做聚类点(cluster points)。利用定理1，x是A聚类点的定义等价于下面的
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2024-07-20 21:55:22
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前 言总结一个经验，踩了不少坑。首先在网络上学习是很不系统的学习，因为某篇文章记录的他人在网路上学习的过程，也是他人所掌握的理论与实践知识。这时候就考验我们的独立思考能力，知其然，还要知其所以然。建议我们学习的时候尽量根据官方资料学习，同时做笔记的时候将参考资料记录下来，每个人的理解能力不一样，当他人看你的文章有什么不明白的地方还可以去原文中查看。如何系统的学习呢？1.什么是OpenCV？Open
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2024-05-14 21:54:12
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*计算图像直方图直方图是一个简单的表格，表示一个图像中具有某个值的像素的数量。因此灰度图像有256个项目，也叫箱子。0号箱子提供值为0的像素的数量，1号箱子提供值为1的像素的数量，等等。效果：代码：#include <iostream>
#include "opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "open
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2023-11-28 07:01:23
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文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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opencv十四天入门学习——task6前言1、图像直方图2、图像直方图均衡化3、图像卷积4、高斯模糊 前言本次学习我学习了解了图像直方图、直方图均衡化操作、图像卷积、均值模糊高斯模糊相关知识点，初步了解了原理后，我熟悉opencv的库函数然后进行了实践，对这些知识有了更加直观的认识，通过本次学习我对于opencv图像相关知识有了更多的了解。1、图像直方图图像直方图是描述图像的各个灰度级的统计特
学习OpenCV快一年了，最近做了一个简单的人流量统计的项目，分享给大家。 本次人流量统计用的是纯OpenCV的技术，没有涉及深度学习的知识，如果大家深度学习做得好的话，效果会更好。 首先介绍我的环境Windows10+OpenCV3.4.3
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2023-09-22 17:11:45
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在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 和 Python 构建人员计数器。使用 OpenCV，我们将实时计算进或出百货商店的人数。在今天博客文章的第一部分，我们将讨论如何利用两者来创建更准确的人员计数器。之后，我们将查看项目的目录结构，然后实施整个人员计数项目。最后，我们将检查将 OpenCV 的人数统计应用到实际视频中的结果。1.了解对象检测与对象跟踪在继续本教程的其余部分之前，您必须了解对
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2023-12-07 11:54:47
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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Description Input Output Sample Input输入1： 3 输入2： 4Sample Output输出1： 5 输出2： 8Data Constraint . . . . . . . .分析这题就是让我们求，在一个坐标系里，有多少个坐标（...
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2018-01-30 16:41:00
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