OpenCV图像处理学习笔记-Day1目录OpenCV图像处理学习笔记-Day1第1课：图像读入、显示和保存1. 读入图像2. 显示图像3. 保存图像第2课：图像处理入门基础1. 基本概念2. RGB转灰度第3课：像素处理1. 读取像素2. 修改像素第4课：使用numpy进行像素操作1. 读取像素2. 修改像素第5课：获取图像属性1. 形状：行、列、通道数2. 像素数目3. 获取图像类型第6课：图
文章目录0 前言2 相关技术2.1 VGG-Net模型2.2 VGG-Net在植物识别的优势(1) 卷积核，池化核大小固定(2) 特征提取更全面(3) 网络训练误差收敛速度较快3 VGG-Net的搭建3.1 Tornado简介(1) 优势(2) 关键代码4 Inception V3 神经网络4.1 网络结构5 开始训练5.1 数据集5.2 关键代码5.3 模型预测6 效果展示6.1 主页面展示6
Python-opencv图像识别学习日记（1）——人脸检测一、前言第一次写博客，直接用的编辑器的模板，记录一下图像识别的学习过程…。之前一直对人脸识别、机器视觉等方面很感兴趣，利用课余时间学习一下，暂时不指望做出成型的项目，做点小东西（人脸门禁之类的）练练手。如有纰漏望指出…二、准备阶段一台安装了python3电脑（废话）；一只摄像头（电脑自带）；互联网（用于下载插件包）；一颗爱学习的心哈哈哈哈
文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口，例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具有轻量高效的特点
前言识别图形常用函数介绍
前言OpenCV在图像处理与计算机视觉方面有很多通用算法。因此可以用来人脸识别、图形识别、文字识别等等。对于复杂一点识别的可能还涉及到大量的识别训练，最后的匹配比较分类等等。后续可能会介绍文字识别、人脸识别等等。
图形识别图形识别指的是对常见的几何图形进行识别，它通过opencv进图形处理（二值化，图片灰度化，细化等等），获取图形轮廓特征，然后在应用几何图形特
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2023-10-03 13:52:47
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1. 切边源图像： 需求：扫描仪扫描到的法律文件，需要切边，去掉边缘空白，这样看上去才真实，人工操作成本与时间花费高，希望程序自动实现，高效、准确。 实现思路：边缘检测 + 轮廓发现或直线检测最大外接矩形。例子代码： #include 效果图 总结：先利用 Canny 算子检测图像的轮廓，再利用 findContours 发现轮廓，因为这时候会得到很多轮廓，而我们只
一、什么是计算机视觉？ 为了说明这个问题我们来试想一个场景。 假设你和你女朋友去度假，然后你上传了很多照片到百度。但是现在在每张照片中找到你朋友的脸并标记它们要花费很多时间。实际上，百度已经足够智能，它可以帮你标记人物。那么，你认为自动的特征标记是如何工作的呢？ 简单来说，它通过计算机视觉来实现。计
原创
2021-06-14 20:47:00
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今天，在使用人脸识别的时候出现了一个问题我用了两种方法获取照片，一种是自定义相机，一种是调用系统相机调用系统相机，能够识别出来，没问题，然后我开始把人脸识别接口嵌入UI中，并使用自定义相机然后，出问题了，不论怎么识别，识别出来的结果都是正确的，也就是说，错误的照片也识别是正确的，这就是个大问题了但是，自定义相机得到的图片属性和调用系统相机得到的图片是一样的，然后测试开始先调用系统相机获得照片，up
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2023-09-26 16:57:02
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OpenCV算法 1、图像的基本操作读取、显示、存储：通过调用OpenCV中的cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.write()分别实现。 2、图像由数组构成，黑白
△ 来自虾米妈咪小朋友用妈妈的一寸照片通过了人脸识别，打击了小度音箱的家长监督机制。活体检测没做好。公交车身广告上的董明珠头像，被宁波交警系统拍了照，判定成“违法闯红灯”。活体检测没做好。所以，活体检测要怎么做？名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。△ 川川是假的，光头是真的
目录一，轮廓检测二，边缘检测一，轮廓检测以下图为例：灰度图直接提取轮廓：int main(){ Mat img = imread("D:/1.png", 0);
原创
2022-04-29 20:10:48
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1）前言从18年开始,我接触了叉叉助手,通过图色识别,用来给常玩的游戏写挂机脚本,写了也有两三年.也算是我转行当游戏测试的理由. 去年11月,也是用了这身技术,混进了外包,薪资还不错,属于是混日子了,岗位是在发行,接触到很多游戏,因为接不了poco,到手只有apk, 日积月累,游戏越来越多,项目组却还是只有这点人.为了减轻自己的压力,就开始了UI自动化的不归路.2）游戏UI自动化因为游戏引擎,是无
函数的设置为了使图像识别的流程更加直观，我们提前设置一个函数用于图像识别过程中每一步的图像展示。def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用这个函数可以使得在图像识别过程中的每一步更加直观的展示出来，也可以用于检测每一步是否正确运行。读取一个模板图像我
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2023-07-27 20:21:06
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OpenCV学习笔记：第一节课：RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图0~255，亮度从黑色到白色R：红， G：绿， B：蓝而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道import cv2
import numpy as np
# numpy是一个数学运算库，可以自行搜索学习，一般与opencv搭配使用，有时还会用到matplotlib读取图像：img = cv2:imread('路径', 参数)
# 两
平台：Win7 64bits + Visual Studio 2012 + OpenCV 2.4.10童鞋们，我们继续翻目录，哈哈哈当然我不是翻目录，我是真的已经一字一句看过了，我自认为C语言基础还是很好的，代码方面可以看得很快。但是算法方面有点吃力。下面红色文字是我自己的总结！第二部分 初探core组件 83第4章 OpenCV数据结构与基本绘图 854.1 基础图像容器Ma
答辩通过了，补完~这里主要是用两种方法进行定位识别# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = '樱花落舞'
import tkinter as tk
from tkinter.filedialog import *
from tkinter import ttk
import img_function as predict
import cv2
from PIL im
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
这次给大家分享一个图像识别方面的小项目，主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片，也就是辨别不同的人。 环境：VS2013+opencv2.4.13 主要是算法：opencv中人脸识别算法（截取人脸）+哈希算法（辨别人脸） opencv中人脸识别算法：这个很常用，就是普通的人脸识别算法，直接上代码： voi
文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
