视频中运动目标检测的一种思路是，通过区分视频中静止和运动的部分，提取出运动的部分就是我们的检测目标。 背差法是：如果事先拍好静止的背景，每一帧的图像与背景图像相减可以得到差异的部分，差异的部分就是运动目标。下面举两张图片的例子来体会：上图使用absdiff图像减法函数，代码如下：//二值化腐蚀膨胀学习，帧差法和背景差法对比测试
#include<opencv2\opencv.hpp
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2024-03-21 15:26:42
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热力学温标是由威廉·汤姆森，第一代开尔文男爵于1848年利用热力学第二定律的推论卡诺定理引入的。它是一个纯理论上的温标，因为它与测温物质的属性无关。符号T，单位K（开尔文，简称开）。国际单位制（SI）的7个基本量之一，热力学温标的标度，符号为T。根据热力学原理得出，测量热力学温度，采用国际实用温标。热力学温度旧称绝对温度（absolute temperature）。单位是“开尔文”，英文是“Kel
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2024-08-29 17:49:40
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近期要开展一个新项目，关于场景图像信息获取的，具体涉及到场景中人脸检测、运动目标检测以及场景中给定目标的追踪问题，后面还会涉及到信息交互的界面开发。接下来将通过写博客的方式记录项目进展（问题及解决方案）和心得。人脸检测人脸检测不同于人脸识别，人脸检测通俗的意思就是在获取是场景数据（图像、视频）中，将具有人脸特征的目标检测出来，但不清楚检测到的人脸是谁，只知道这可能是一张脸；人脸识别就是在检测的基础
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2024-04-22 14:33:23
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图像比对、人像比对和人脸识别都是图像处理技术，但是它们的实现方式和应用场景均有所不同。图像比对图像比对是指通过计算机视觉技术将两张或多张图片进行相似度比较。主要包括图像特征提取、匹配和评估等步骤，通常使用神经网络等深度学习技术来实现。应用场景：图像比对可以应用于人脸识别、物品识别、车牌识别等场景中，如在电商平台上通过比对商品图片找到同款商品、车站地铁口的安检中通过比对行李包得出异常情况等。人像比对
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2023-10-20 18:08:09
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OpenCV与图像处理学习十七——OpenCV人脸检测（含代码）一、人脸识别概要1.1 人脸检测1.2 人脸对齐（Face Alignment）1.3 人脸特征提取（Face Feature Extraction）1.4 人脸识别（Face Recognition）二、人脸检测（不是识别）的代码2.1 cv2.CascadeClassifier2.2 dlib库 一、人脸识别概要一般而言，一个完
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2023-09-06 10:20:55
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1.Haar级联概念 类Harr特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。 即使窗口大小不一样，仅在尺度不同的两幅图像也应该具有相似的特征，这些特征集合成为级联。 Harr级联具有尺度不变性。opencv的Haar级联不具有旋转不变性，即Haar级联不认为导致的人脸图像和直立的人脸图像一样，侧面的人脸图像和正面的人脸图像也不一样。2.获取Haar级联数据 OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器
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2024-03-28 16:51:14
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直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间 然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进 而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较 -（计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 ）Chi-Square 卡方比较 -（计算结果越接近0，两个直方图越相似）Intersectio
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2024-03-15 19:55:35
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# 深度学习图像比对算法的科普
随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习已经成为图像比对领域的重要工具。图像比对的主要目的是识别图片之间的相似性，这一任务在许多应用场景中都有广泛的应用，如人脸识别、图像检索和质量检测等。本文将介绍深度学习图像比对算法的基本原理、实现方法，并附带代码示例与甘特图，以帮助读者深入理解这一技术。
## 深度学习图像比对的基本原理
深度学习图像比对主要依赖于卷积神经网
实验二 图像的空间域增强实验项目名称：图像的空间域增强实验项目性质：设计性实验所属课程名称：数字图像分析与艺术化处理实验计划学时：2一、实验目的进一步理解图像平滑和图像锐化等空间域增强方法的原理。了解图像平滑和图像锐化的效果和作用。掌握图像模板运算的流程。二、实验主要仪器设备和材料计算机，VS+OpenCV三、实验原理1、图像平滑众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地
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2024-03-25 16:18:18
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1、 矩的理解（1）物理中的矩在力学中，矩是表示距离和物理量乘积的物理量，表征物体的空间分布。原则上任何物理量和距离相乘都会产生力矩，质量，电荷分布等。单个点的力矩：，多个点则是积分的空间密度：，如果点表示质量，则第零矩是总质量，一阶矩是重心，二阶矩是转动惯量。（2）数学中的矩在统计学中，矩表征随机量的分布。如一个“二阶矩”在一维上可测量其“宽度”，，在更高阶的维度上由于其使用于橢球的空间分布。其
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2024-05-10 17:51:54
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1 介绍我们都知道一句话：“每张照片都可以告诉我们一个故事”。图像中可能隐藏着很多信息，我们可以用不同的方式和视角来解释它。那么，什么是图像，如何处理图像？简而言之，我们可以说图像是事物的视觉表示，可以使用计算机视觉轻松处理（从机器学习的角度来看）。视频呢？视频可以描述为一组移动图像或连续帧的记录。你们中的一些人现在可能已经知道计算机视觉，可以选择跳过这一段，但是对于那些不了解它的人，可以这么说，
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2024-08-21 13:44:34
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目标 使用模板匹配在一幅图像中查找目标 学习函数： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc() 原理 模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 OpenCV 提供了函数： cv2.matchTemplate()。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。 Open
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2024-05-07 11:29:09
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文章目录ORB算法视频读写图像人脸识别摄像头实时人脸检测 ORB算法orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。# orb算法结合了Fast和Brief算法，提出了构造金字塔，为Fast特征点添加了方向，从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。
import numpy as np
import
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2024-07-22 13:26:59
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人脸检测OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。Opencv的人脸检测函数，定义了具体可跟踪对象类型的数据文件。Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧式距离来度量。距离可能以空间坐标或颜色坐标来定义。类Haar特征是一种用于实现实时人
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2024-01-03 16:44:53
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作者丨白小鱼@知乎【导读】图像配准与相关[1]是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像（浮动图像，moving image）映射到另一幅图像（参考图像，fix
文章目录像素运算cv2.addcv2.subtractcv2.multiplycv2.dividecv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.bitwise_xor掩膜cv2.addWeighted示例示例==错误记录== 像素运算注意： 需要两张图片大小格式完全一样cv2.add两张图片相加add(src1, src2[, dst[, mas
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2024-04-05 18:50:44
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使用 openCV进行图像处理使用 openCV进行图像处理，又名：学习计算机视觉理论，做 demo(第3 天）目录2.1 图像模糊
2.1.1 均值滤波2.1.2 中值滤波2.1.3 高斯滤波2.1.4 案例实现2.2 图像锐化
2.2.1 图像锐化简介2.2.2 案例实现3.1 OpenCV绘图
3.1.1 使用OpenCV绘制各种图形3.1.2 案例实现3.2 图像的几何变
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2024-06-20 08:52:48
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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最近学习了OpenCV，于是想用它实现Photoshop的主要功能，用于照片处理。对于一张照片，PS的一般处理步骤包括：1， 旋转图片，校正位置。2，剪切，调整大小，重新构图。3，调整色阶、曲线，使图片曝光正确、对比适中。4，调整对比度、饱和度5，印章去掉不想要的东西，液化调整形体线条6，对于人像图片，美肤、美白7， 用色彩平衡、可选颜色等调整色调，形成照片调性8，加一些光效9，锐化以后
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2024-05-13 12:59:53
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Opencv的使用小教程2——Opencv常用图像处理函数汇总1、blur2、GaussianBlur3、medianBlur4、bilateralFilter5、腐蚀和膨胀6、morphologyEx高级形态学变换7、convertScaleAbs图像增强8、Sobel9、Laplacian10、Scharr11、Canny 好好学习噢！ 该部分主要提到的函数包括各种滤波、膨胀、腐蚀、开运算、
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2024-04-27 20:51:36
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