一：背景减法 对于一个稳定的监控场景而言，在没有运动目标，光照没有变化的情况下，视频图像中各个像素点的灰度值是符合随机概率分布的。由于摄像机在采集图像的过程中，会不可避免地引入噪声，这些灰度值以某一个均值为基准线，在附近做一定范围内的随机振荡，这种场景就是所谓的“背景”。 &
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2023-08-24 15:00:06
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目录人脸检测和人脸识别级联分类器分析人脸位置检测其他内容眼睛检测猫脸检测人脸识别Eigenfaces 人脸识别器Fisherfaces 人脸识别器Local Binary Pattern Histogram 人脸识别器小结人脸检测和人脸识别人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，也是计算机视觉重点发展的技术。机器学习算法诞生之后，计算机可以通过摄像头等输入设备自动分析图像中包
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2024-03-01 14:50:12
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在官方示例中，Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别1、vision.ForegroundDetector原理：The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale vi
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2023-10-07 21:21:21
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一、微调原理在自己的训练数据上训练深度模型时，一般采取在“预训练好的神经网络（如：ImageNet模型：VGG16）”上进行微调的方法。 以VGG16说明“微调含义”：如果要将VGG16的结构应用于新的数据集，首先要丢掉fc8层，然后重新加入fc8’，使得其output dimension满足新数据集的要求。在调整好VGG16结构以后，在训练VGG16时，可以保留VGG16的部分“预训练参数”，只
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2024-08-07 17:04:49
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要求：利用帧差法或背景差分法对视频进行运动物体的提取。图像处理步骤为：读取帧、平滑、帧差或背景差、二值化、膨胀、腐蚀。每一步的处理结果都用单独窗口显示出来。一、原理 平滑： 平滑也可叫滤波，或者合在一起叫平滑滤波，平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就
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2024-02-19 14:07:02
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OpenCV Python 级联分类器训练【介绍】使用增强的弱分类器级联包括两个主要阶段: 训练和检测阶段。使用基于HAAR或LBP模型的检测,在object detection tutorial中进行了描述。本文档概述了训练您自己的增强弱分类器级联所需的功能。当前的手册将走过所有不同的阶段: 收集训练数据，准备训练数据和执行实际的模型训练。为了支持本教程，将使用几个官方OpenCV应用程序: o
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2024-05-26 22:23:15
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“扫一扫”模型一、背景“扫”是“扫一扫”识物的亮点，带来更为便捷的用户体验。相比于“拍”的交互方式，“扫”的难点在于如何自动地选择包含物体的图像帧，这离不开高效的移动端物体检测。二、问题“扫一扫”识物是一种面向开放环境的通用物体检测——复杂多样的物体形态要求模型具有强的泛化性，移动端的计算瓶颈又要求模型保持高的实时性。“扫一扫”识物需要一个什么样的移动端检测（Class-wise or Objec
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2024-08-16 16:46:29
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心路历程俗话说的好，装逼 兴趣是学习的第一生产力。安装了opencv，总得搞点事情吧。 只是进行简单的图片识别，可能还足以激起我的兴趣。在网上看到过视频识别，心想实现这个应该会有点意思。 后来搜索到了yolov3可以实现目标识别，而且是目前比较厉害的目标识别（官方是这样说的），但是官网给出的例子是 linux以及macos系统上的，我简单在windows试了下，完全不行。 我没死心，在window
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2024-03-25 19:57:53
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接着第一课学习，学会了初步的openCV操作，那么什么是感兴趣的呢？早期在各种高端展会和技术交流中，牛逼闪闪的人脸识别觉得是最为吸睛的存在了。那么，虽然我才刚刚接触点opencv的皮毛，但是已经迫不及待的想要上人脸识别了。于是第二课的学习就打算直接人脸识别开干。 &nb
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2024-06-25 04:47:22
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# Python物品识别
物品识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以通过对图像或视频进行分析和处理，从而识别出其中的物体或场景。Python是一种流行的编程语言，因其简洁易用的语法和丰富的库支持，成为了物品识别领域的首选工具之一。本文将介绍如何使用Python实现物品识别，并给出相应的代码示例。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以便进行物品
原创
2023-07-29 14:38:03
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文章目录1 前言2 算法设计流程2.1 颜色空间转换2.2 边缘切割2.3 模板匹配2.4 卡号识别3 银行卡字符定位 - 算法实现4 字符分割5 银行卡数字识别简化流程最后 1 前言? 今天学长向大家分享一个毕业设计项目? 毕业设计 基于opencv的银行卡识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分项目运行效果：
毕业设计 机器视觉opencv
# Python物品识别实现指南
## 引言
在现代科技的发展下，物品识别成为了计算机视觉领域的一个重要应用。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现物品识别。本文将指导你如何使用Python实现物品识别，并通过逐步的流程和示例代码，帮助你理解和掌握相关知识。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来了解整个物品识别的流程。下面的表格展示了物品识别的典型流程：
原创
2023-08-14 13:13:22
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# 物品识别Python实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现物品识别。物品识别是计算机视觉的一个重要应用领域，它可以通过图像或视频识别出物体的种类、位置等信息。本文将以Python为工具，通过使用一些流行的计算机视觉库来实现物品识别。
## 2. 实现流程
下面是实现物品识别的整体流程，我们将按照这个流程一步一步来实现。
```mermaid
jo
原创
2023-09-08 13:19:15
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在我们日常生活中，经常会接触到各种植物，比如去公园游玩的时候，或者是去花鸟市场的时候。有时看到一些美丽的植物，但是我们却不认识植物叫什么，这种感觉就非常难受。所以为了解决这个问题，今天我就给大家带来教学，怎么拍照识别植物，想认识植物的小伙伴，快往下看吧。方法一：使用【万能识别文字】来识别植物别看软件名字写着文字，其实它不仅可以识别图片、视频、音频等内容的信息输出为文字，还可以识别动物、鲜花、植物等
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2024-05-24 15:16:33
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# 使用Java Maven项目和OpenCV实现视频中的物品识别
本文将引导您如何使用Java Maven项目结合OpenCV库来实现视频中的物品识别。这对初学者来说是一个不错的项目，您不仅能够了解视频处理技术，还能学到如何使用Maven构建和管理项目。
## 项目流程
下面是项目实施的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
首先，基于上一步的工作：想基于自己编译的opencv+vs2010可移植项目做一些简单工作，于是尝试做一个简单的人脸识别的实现。实现流程如下：下载数据集并制作测试数据集，并生成CSV文件；训练模型，基于opencv自带的识别算法。导入训练模型，实现在视频中实时识别人脸。 实现步骤：1.下载数据集2.制作测试数据集，即待测人脸数据集。这里需要去opencv官网下载的源码中找到：opencv
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2024-04-28 11:15:50
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最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使其更接近于现实物体。 图像获取相对来说比较简单，用相机拍摄目标物（大型场景或特定小型的室内物体）。但有两点需要注意： 1、双目重建所需的图像一般为两张，角度相差不应过大
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2024-04-06 12:10:52
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目录一、生成人脸识别数据二、加载人脸识别的训练数据三、基于特征脸进行人脸识别四、基于 Fisherface 进行人脸识别五、基于 LBPH 进行人脸识别全部代码为了进行人脸识别，我们需要待识别的人脸，人脸可以通过两种方式获取免费的人脸数据库Face Recognition Homepage - Databases
自己提供图像（下面，我们用自己提供的图像（摄像头）完成人脸数据的收集）一、生成人脸识
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2024-06-21 12:39:58
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记录新手2020年4月份Windows10 tensorflow object detection API的操作与使用（一、爬坑准备）为什么会有这么多问题导致安装失败1、根本原因是TF的这个API一直在更新2、安装前的准备工作3、我参考的博客API以及环境配置的安装：API model下载tensorflow-gpu1.8版本对应的cuda与cudnn下载anaconda3.5版本下载demo测试
# OpenCV Android 检测物品的完整指南
在这篇文章中，我们将带领刚入行的小白理解如何在Android应用中使用OpenCV进行物品检测。从初步的环境配置到实现基本的对象检测功能，整个过程将分步骤进行讲解，我们还会附上所需的代码及其详细注释。
## 整体流程
首先，让我们快速浏览一下整个流程。以下是使用OpenCV进行物品检测的步骤：
| 步骤 | 描述
