参考连接：https://github.com/informramiz/opencv-face-recognition-python项目背景对“待分类”中的每一个图像，根据模式识别算法判断它与“已知类别”中哪一个图像最相似。 如果最相似的图像与它的文件名前四个字符相同，则说明识别正确，否则是识别错误。 计算出识别率：“待分类”中识别正确的图像个数 除以 “待分类”中的图像总数。项目中的主要算法:局
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2024-02-22 14:09:59
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目录 1 形状特征描述 1 1.1 傅里叶算子 1 1.2 边缘检测 3 2 神经网络 4 2.1 样本准备 4 2.2 神经网络训练 5 2.3 增量学习 5 3 GUI实现 5 3.1 HighGUI下的轮廓叠加与高亮 5 3.2 QT下的功能布局 6 4 总结 6 参 考 文 献 8 2.1样本准备 神经网络的训练需要大量样本，因此利用matlab编写了自动生成基本形状图片的程序。实现过程中
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2024-08-06 09:01:03
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HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
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2024-02-19 14:52:34
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本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括：1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。2.高斯平滑和中值滤波：去除噪声。3.Sobel算子：提取图像边缘轮廓，X方向和Y方向平方和开跟。4.二值化处理：图像转换为黑白两色，通常像素大于127设置为255，小于设置为0。5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。6.通过算
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2024-03-06 07:51:58
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概述这个工作主要是利用之前项目的语义分割算法，顺便探索一下身份证部件解析的功能。安排实习生利用合成的身份证照片进行了语义分割的标注。我的目的有两个：1.检测身份证上的信息是否齐全；2.确定身份证各文字信息的位置，把文字抠出来给OCR程序。基于opencv的算法之前写过一篇文章《python_opencv–身份证文字区域检测》，利用opencv的接口进行二值化，然后找出所有的阴影对应的外接矩形。这个
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2024-02-24 12:12:25
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一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
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2024-03-20 09:55:12
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相关说明： 首先进行一下相关说明。在“jsxyhelu.cnblogs.com/项目实战派”栏
原创
2022-12-25 08:58:40
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2020年12月28日22:08:08环境：windows10 vscode cmake vcpkgvcpkg install opencvvcpkg install tesseract 参考手册tesseract-ocr demohttps://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/master/APIExample.md&nb
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2024-05-19 22:27:49
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OCR （Optical Character Recognition，[光学字符识别] ）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。OCR的应用场
# 使用Python和OpenCV识别矩形区域
在计算机视觉中，矩形区域的识别是一个常见的任务。使用Python和OpenCV库，可以很简单地实现这一功能。本文将详细介绍如何识别图像中的矩形区域，包括流程、代码示例及详细说明。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下是我们完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述
近几年，随着生物识别技术的不断发展成熟，生物识别技术在门禁系统中的应用逐渐变成主流，尤其是人脸识别技术。那么人脸识别门禁系统有什么优点呢？安全性安全性是门禁系统的首要关注点，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。人脸门禁系统采用智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。可靠性从硬件来说，人脸识别门禁系统方案采用优质的机械部件以及高性
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2024-04-22 14:27:27
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前言今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程中下载一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可以是多个类别。目标
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2024-05-08 21:49:04
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# 使用Python OpenCV实现指定区域检测
在计算机视觉的领域中，使用OpenCV库进行图像处理是非常常见的。今天，我将指导您如何在Python中使用OpenCV检测图像的指定区域。以下是整个实现过程的步骤：
## 流程步骤
以下是实现“Python OpenCV指定区域检测”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
原创
2024-09-18 07:24:10
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最近读了这篇论文并尝试复现，并填了论文里面没提到的一个小坑，整理了一下算法论文和思路，并附上python代码，如果有错误希望各位大佬批评指正(目前只做了Algorithm1，Algorithm2寻找最外围轮廓没写)一些重要定义图一 边界关系示例1，轮廓点(border point)：如果一个像素1在4-或者8-邻域找到一个像素为0的点，为一个轮廓点，如上图的B1，B2，B3，B4，其中阴影部分为1
目录1. OCR任务简述2.OCR开源数据集3.ICDAR2013数据集整理为yolov3可用格式3.1 ICDAR2013数据集标注格式转换3.2 按照darkent yolov3需要模式整理数据3.3 运行voc_label.py生成yolov3可以使用的标注4.使用yolov3进行训练，找出有文字的区域4.1 修改yolov3-voc.cfg4.2 修改voc.data和voc.names
阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过这么一句话“如果你不能简单地解释它，你就不能很好地理解它”，我深以为然！尤其是在计算机视觉领在业务中，阻止AI发展的主要障碍之一是深度学习解决方案是需要完全掌握和理解这些工具的工作方式，这是极其复杂的。除此之外，还有为业务案例开发和实施正确的解决方案的时效性。显然，该列表并非详尽无遗，因此企业在实施此类工具时会慢慢采取行动。我还要补充说，与一个更简单且可能更旧的解决方
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2024-08-10 18:08:01
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入模型，执行推理，找出所有目标及其位置，最后绘制检测结果。2. 
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2024-03-07 20:43:02
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OpenCV实战——文本检测tesseract的安装代码实践将图片中的内容识别打印，并绘制边框单词（word）检测只进行数字识别 tesseract的安装首先说一下下官网的地址：下载地址大家根据自己的操作系统（是32位还是64位，选择什么版本的，自己进行选择就好了）我下载的是5.x版本的（大家可以用迅雷下载，确实快！）然后找到它，双击：（我没找到中文，就English，其他的我也不懂是啥语言啊！
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2024-03-25 17:15:03
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文章目录前言一、鼠标点击的角度测量二、二维码条形码识别 前言一、鼠标点击的角度测量首先导入一个带有角度的照片 然后下面的代码注册了一个鼠标按下的回调函数， 还有一个点的数列，鼠标事件为按下的时候就记录点，并画出点，由于点是画在图像上面的，那么就要求了img是需要刷新的所以将他们放在while True里面 当有按键按下的的时候就把图片归为原来的以及清除列表的值。按键的使用可以看这个文章 简述cv
# 使用Java和OpenCV进行文字区域识别的简单指南
在当今的科技世界中，图像处理和文本识别变得越来越重要。本文将向你展示如何使用Java和OpenCV实现文字区域的识别。这个过程相对简单，但涉及多个步骤，我们将逐步进行讲解。
### 整体流程
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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