一、真实体会当项目进入到用例测试环节时，原本以为项目即将可以完成，心中的愉悦感油然而生，然而殊不知，这才真真正正是挑战的开始。 一开始进行测试时，根据需求文档并且参考类似网站上的功能模块，觉得自己完成得差不多了，明明是按照需求来写的功能模块，怎么写出来跟自己想象的完全不一样呐？这是一种很正常的现象，在测试时你才会发现各种各样的问题，你才能察觉自己的设计的优缺点
【多功能改进】基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及局域网无线控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 文章目录人脸识别和网络推流附录：列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 人脸识别和网络推流在运行项目前，先在当前目录下新建目录templates 在目录内新建index.html文件 并输入HTML代码：<html>
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2024-05-01 15:04:49
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# 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
原创
2024-09-05 06:00:43
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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
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2023-11-27 22:45:18
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给出“离散拉普拉斯算子”一般形式的数学推导离散值的导数使用差分代替：所以： 以(x, y)为中心点，在水平和垂直方向上应用拉普拉斯算子，滤波器(对应a=1的情况)为： 这个滤波器在90°方向上是各向同性的，但在45°方向上不是。而拉普拉斯算子具有旋转不变性，所以在°方向上也应该具有各向同性，所以再在45°方向上应用拉普拉斯算子(对应a=0.5的情况)：
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2024-08-30 22:43:37
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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
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2024-09-03 10:18:32
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导言： 图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它使计算机能够理解和解释图像内容，从而实现自动化和智能化的图像处理。随着深度学习等技术的快速发展，图像识别在诸多领域取得了重大突破，如自动驾驶、医疗影像分析、智能安防等。本文将深入探讨图像识别技术的原理、发展历程、应用场景，以及未来的发展趋势。第一部分：图像识别技术的原理特征提取：图像识别技术通过卷积神经网络（CNN）等方法，从图像中提取重要的特
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2024-09-24 08:54:13
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# 图像分类及识别系统架构
在构建一个图像分类及识别系统时，有几个关键步骤需要遵循。以下是一个概述和流程图，帮助你理解如何从零开始构建这样一个系统。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------|------------------------------|
| 数据收集 | 收集待分类的图像数据
原创
2024-09-22 05:57:11
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智慧工地烟火识别系统应用Opencv深度学习技术分析前端视频录像信息，智慧工地烟火识别系统根据智能视频分析主动发现工地或者生产过程中的意外损失。
原创
2024-09-02 17:38:49
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基于OpenCV的气体泵扫描仪数字识别系统
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2022-10-14 12:12:58
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件、用户、管理员和操作日志等核心表。系统实现了完整的登录验证机制和功能模块，提供用户公告查询和管理员后台管理界面，旨在通过数字化手段提升人脸识别管理效率。
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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背景：s10缺陷中间件检测需要对各个面进行检测，每个面的检测内容不同（上顶面对电源线及排线检测/底面对电源线/左侧对散热区螺纹检测/左侧需要对颜色次序排序进行识别），每一个面都有一套算法，面临的一个问题是网络相机不能按次序拍照，其节点每次都是混乱的，故需要通过图像算法识别拍摄的是哪一个检测面。算法思路：本来想用模板匹配来实现，按照匹配度完成对预设的4个模型进行判别，考虑到模板匹配的耗时。后来选择简
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2023-09-09 07:09:36
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什么是图像识别 计算机本身不具有理解图像的能力，图像识别就是让计算机有和人类一样对图像理解的能力，包括图像表示的内容，图像中物体之间的关系等要素图像识别的过程数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策） -
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2023-11-23 12:29:15
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OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo首先安装一些依赖的库pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install numpy
pip install pillow需要注意一点，最好将pip设置国内的阿里云的源，否则安装
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2024-07-31 18:31:17
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图像识别的过程总结如下：信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。信息可以是二维的图象如文字，图象等；可以是一维的波形如声波，心电图，脑电图；也可以是物理量与逻辑值。预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理。特征抽取和选择：在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择，例如，一幅64x64的图象可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变
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2024-04-05 16:04:21
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1 数据准备2 使用RGB颜色直方图做特征训练分类器2.1 计算RGB颜色直方图2.2 使用随机森林训练分类器2.3 评估随机森林分类器开发环境jupyter notebook import cv2import osimport pickle #持久化import numpy a...
原创
2018-08-11 16:27:35
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特征局部or全局尺度不变性亮度不变性旋转不变性仿射不变性 CNN SIFT局部 &
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2024-04-25 12:44:42
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现在我们来学习颜色过滤，学习颜色过滤之前，先了解一下HSV的概念。HSV和RGB一样是用来表示颜色的，我这里不多解释，放一张从维基百科找来的图片。为什么颜色过滤用HSV而不用RGB呢？因为颜色过滤一般是过滤一种颜色，比如要过滤红色，肯定是大红、桃红、深红等一起过滤，而这些红色很难从RGB三通道中找到一个简单有效的规律，来实现颜色的过滤。而HSV则建立了像下面一样的立体，相似的颜色在一起，这样就可以
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2023-12-14 10:28:13
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【说明】：疫情期间比较闲学习了python。LPR这个东西，基于OpenCV已经做过很多遍了，通过这个小项目利用树莓派来熟悉Python编程，而且通过实际操作可以掌握一些具体的细节与技巧，这里我将整个过程碰到问题时，甄选搜集的比较好的链接也一并放在文中。完整项目在GitHub上已经满多了。有几个开源的基于OpenCV的车牌识别项目像OpenALPR、HyperLPR等可以直接下来演示，这里主要参考
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2024-02-05 12:22:32
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