目录一、 简介二、查找色值1、摄像头的角度调2、启动检测与查找三、 验证HSV色值1、写入色值到文件2、启动检测四、交流方式 一、 简介这里学习一下如何用摄像头检测HSV色值，Opencv的HSV色块检测适合单一颜色的色块检测，如果是进行单一颜色的识别与检测，HSV色值检测会比较方便，但缺点也很明显，色值受光线干扰比较大，然后色值有6个值，如果对着色值表去查找效果不一定很好，这里通过工具对色块目
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2023-08-30 11:04:29
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目录文章背景openmv介绍openmv色块识别原理openmv色块识别代码最终结果疑惑细解：关于阈值的设置：关于自动增益和白平衡文章背景 我们都听说过什么图像识别、色块识别，并且在2021年电赛——智能送药小车中也使用到了相关技术，那么你知道相关的原理和实现方法吗？接下来小蛋糕带你一探究竟。openmv
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2024-03-15 13:30:04
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一、前言：这个色块检测真的没什么可以说的，非常简单烧一下例程，改一下阈值就可以使用 二、代码展示# 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深绿色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
green_threshold = (30
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2023-10-22 08:30:27
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文章目录一、sensor.snapshot()拍一张照片二、image.find_blogs()查找色块三、image.find_lines()查找直线四、image.find_line_segments()查找线段五、image.find_circles()查找圆形六、image.find_rects()查找矩形七、image.draw_rectangle()画一个矩阵八、blob.rect(
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2024-01-27 21:00:19
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# 使用 Python 查找色块：入门指南
在计算机视觉中，查找特定色块是一项常见的任务。这篇文章将带您通过一个简单的流程，帮助您使用 Python 实现这一目标。我们将使用 OpenCV 这个强大的库来处理图像。下面是我们要实现的流程概览。
## 流程概览
下面的表格列出了整个任务的步骤：
| 步骤 | 描述 | 所需库
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCapture：通过参数设
利用OpenCV的函数matchTemplate()实现在图像中寻找、检索、搜索模板图像【图像模板匹配】在博文 https://www.hhai.cc/thread-220-1-1.html 中我们利用直方图的反向投影原理可以寻找图像中具有某个直方图特征的部分。 但是有时候会遇到这样的情况：图像中某个部分的直方图与某个特征的直方图相同，但内容却完全不一样，这个时候我们通过直方图的反向投影原理找到的
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2024-03-15 14:17:38
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一、本节知识预览 1、 怎样遍历图像的每一个像素点？ 2、 opencv图像矩阵怎么被存储的？ 3、 怎样衡量我们算法的性能？ 4、 什么是查表，为什么要使用它们？二、什么是查表，为什么要使用它们？ 假设一张三通道RGB图像，每个像素通道有256种不同颜色取值，那么一个像素点可能有256*256*256（1600多万）种可能颜色取值，这对于
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2023-10-11 12:06:42
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入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
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2024-02-08 03:38:33
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1 for (int y = 0; y < testImage->height; y++)
2 {
3
4 uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y;
5
6 for (int x = 0; x < test
基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制 前言项目框架串口调试人脸识别模型训练机器预测关键技术通过级联分类器实现人脸识别槽函数定时器事件项目演示 前言本篇文章主要介绍使用Qt编程进行串口调试，并且基于 OpenCV实现人脸识别、以及模型训练及预测。我也是一个初学者，借此文章记录学习过程，并且进行自我总结，在写文章的过程中可以使得自己的思路更加清晰，也可以大家互相学习。项目框架整体的项目框架可以
原理：使用GT人脸库做样本，VS2010下使用openCV2.44自带的Haar算法检測人脸区域，ASM Library特征检測，然后使用YCrCb颜色空间做肤色检測，再用LBP+Gabor小波提取特征，最小邻近距离做分类识别。1、GT人脸库GT人脸库包括50个人，每人15张不同角度、不同表情的正面照片。图片为JPG格式，640*480，大小在159~192KB之间。Zip压缩下总大小130M。特
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2024-04-19 19:35:11
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opencv-java实现基本图形操作这是我图像处理大作业完成后摸出来的第二篇博客，上期已经简单介绍过如何在springboot环境下使用opencv，这期就承接上回简单讲讲Java版opencv的基本操作。在我的理解中，关于opencv的基本操作差不多就是旋转，水平镜像翻转，放大缩小，以及裁剪绘制等。都是一些没什么技术含量的操作，大都是调用函数即可完成，有过opencv基础的同学肯定可以很快掌握
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2023-07-16 19:23:48
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本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例： 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像 ...
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2021-06-07 23:26:00
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概述 本文的目标读者是Tengine/Nginx 研发或者运维同学，如果自己对这块逻辑非常清楚，那可以略过，如果在配置或者开发 Tengine/Nginx 过程中，有如下疑问的同学，本文或许能解答你多年的疑惑： 等等此类 server 块有关的问题，在使用 Tengine 时可能经常有遇到，在配置的
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2019-09-10 17:04:00
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#include <opencv.hpp>
#include<iostream>
#include <string>
#include<conio.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int max_cou
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2024-03-17 15:12:46
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学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.原理直线在计算机图形中一般表示 与我们在数学教材中有所不同，此处的y轴方向是向下的。那么象限的位置是顺时针计数的。 上图中标注了四个参数，分别是直线与x轴正向的夹角，直线到原点的距离,所在直线与x轴的夹角,直线的截距. 类似的第二象限的直线为下图所示，三四象限类似，此处不列举。直线的数学
目标在这一章当中， - 我们将了解霍夫变换的概念。 - 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 - 我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP()理论如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。一条线可以表示为y=mx+c 或以参数形式表示为ρ=xcosθ+ysi
魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 基础OpenCV中的Haar级联检测 Aim：学习以Haar特征分类器为基础的面部检测技术； 将面部检测扩展到眼部检测。 基础对象检测技术：基于机器学习，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_function，最后用它做对象检测。面部检测：算法先通过大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不带面部的图像）训练分类器从
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2024-07-07 07:05:46
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推荐一个不错的网页，可以直接用solve函数求解方程组： 4.1 曲线拟合的最小二乘法求以下拟合函数拟合条件：拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方和最小.拟合函数为一元函数时--函数图形为平面曲线--曲线拟合 解决曲线拟合，最先是确定拟合函数的形式。即适当选取 选幂函数{1,x,x2, ···,xn}, 则多项式拟合函数φ(x)可表示为：φ(x)=a0+a1*x+a2*x2+a
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2023-09-16 14:07:48
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