Python基本语法标识符第一个字符必须是英文字母或下划线 _ 。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。保留字保留字即关键字，不能用作任何标识符名称。keyword 模块可以输出当前版本的所有关键字：注释单行注释采用#，注释是给人看的，可以是任意内容，解释器会忽略掉注释。多行注释采用’’'或"""。行与缩进Python 使用缩进来表示代码块而不是大括号 {}。缩进的空格数
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2024-10-18 09:49:49
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# 使用Python进行Logo检测的探索
在现代社会，LOGO作为品牌的象征，无处不在。从商店的招牌到网站的角落，LOGO每天都在与我们互动。随着图像处理和计算机视觉技术的发展，使用Python进行LOGO检测已经成为了一种流行的方法。本文将介绍如何使用Python进行LOGO的检测，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是LOGO检测？
LOGO检测旨在识别和定位图像或视频中出现的特定
logo是包含了颜色、形状、特征等信息的图形实体。logo检测有很多挑战，比如视角变化、弯曲、形状和颜色的变化、遮挡、背景变化等。下图是我跑的一个（百度随便找的，非项目图）识别一般的效果图，虽然可以识别出指定的logo（1中左图），也受到logo多余部分的影响，最终匹配获取的logo区域有所放大，仔细观察发现logo外围区域颜色都是自下而上渐变变淡，野点（离群点）阈值不够，导致识别区域多了一部分。
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2024-01-10 22:26:52
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42.摄像头标定在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳
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2024-02-23 12:08:06
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文章目录一.1.读写文件：写一个文本文件text：内容为西安培华学院,读取文本文件的内容，复制这个文件text，拷贝为text22，找一张图片，复制这个图片到copy.jpg3，给定一个列表["string1", "string2", "string3"]，将列表内容写入文件，每一个元素一行二.异常1.异常的完整格式，以及每个部分的意思2，常遇见的>=5中异常的处理（3）NameError
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2023-09-23 12:41:02
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# Python 印刷 Logo 缺陷检测
在现代制造业中，产品的外观质量直接影响到品牌形象与消费者的购买意愿。特别是印刷 Logo 的质量，若出现缺陷，可能导致产品无法销售。因此，开发一个能够自动识别印刷 Logo 缺陷的程序显得尤为重要。本文将介绍如何使用 Python 进行印刷 Logo 的缺陷检测，并提供相关的代码示例。
## 缺陷检测的基本原理
缺陷检测的基本原理是利用计算机视觉技
目录参考一、直线检测1.1 霍夫变换直线检测——HoughLinesP1.1.1原理1.1.2 HoughlinesP（）函数1.1.3 代码1.1.4 检测效果1.2 FLD算法1.2.1 报错AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'ximgproc'1.2.2 FLD有关函数1.2.3 代码实现1.2.4 检测效果二、增强算法 参
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2023-08-04 16:06:00
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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缺陷识别简介：这个项目是我的本科毕业设计，主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类，并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕缺陷类型污渍：划痕：最后的成果sum:为工件的总个数scratch_num:为含有划痕工件的总个数blot_num:为含有污渍工件的总个数黄颜色圈住的缺陷为划痕蓝颜色圈住的缺陷为污渍简单思路通过边缘检测，得到每个工件的坐标，并计算出工件的中心来标记
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2023-10-10 11:01:20
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直线检测 cv2.HoughLinesP()函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)image： 必须是二值图像，推荐使用canny边缘检测的结果图像；rho：线段以像素为单位的距离精度，double类型的，推荐用1.0theta： 线段以弧度为单位
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2023-10-11 09:23:32
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使用dlib，OpenCV和Python进行人脸识别--检测眼睛，鼻子，嘴唇和下巴前期文章我们分享了如何使用python与dlib来进行人脸识别，本期我们就来更细的来了解一下人脸识别的内容如下图，dlib人脸数据把人脸分成了68个数据点，从图片可以看出，人脸识别主要是识别：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人脸下颚边框，每个人脸的部位都有不同的数据标签从1-68当我们识别出人脸的这68个点，
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2024-02-24 14:10:15
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文章目录1.前言2.调用摄像头进行实时canny边缘检测3.三种检测方法的分析Sobel边缘检测**Laplacian边缘检测**Canny边缘检测4.参考博文 1.前言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别
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2023-10-28 11:51:18
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直线检测原理核心要点：图像坐标空间、参数空间、极坐标参数空间 -> （极坐标）参数空间表决给定一个点，我们一般会写成y=ax+b的形式，这是坐标空间的写法；我们也可以写成b=-xa+y的形式，这是参数空间的写法。也就是说，给定一个点，那么经过该点的直线的参数必然满足b=-xa+y这一条件，也就是必然在参数空间中b=-xa+y这条直线上。如果给定两个点，那么这两点确定的唯一的直线的参数，就是参
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2024-02-26 14:00:43
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Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。利用Opencv中的Houghline方法进行直线检测---python语言在图像处理中，霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。下面我们将看到利用HoughLine算法来阐述霍夫变化进行直线检测的原理，把此算法应用到特定图像的边缘检测是可取的。Houghline算法基
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2024-03-13 22:12:52
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纸张缺陷在线检测仪高精度快速检测表面瑕疵——无锡赛默斐视专业视觉检测技术高品质的纸张不允许出现孔洞、夹杂、破损等各类瑕疵。纸张表面瑕疵检测系统能在线对生产制造过程中产生的表面瑕疵进行高速、精确的检测。赛默斐视纸张缺陷在线检测仪能根据表面瑕疵的特征，实时识别并对瑕疵分类，结合现场工艺在线报警、打标并自动记录位置（卷长方向和宽度方向）。它广泛应用于新闻纸、特种纸、铜版纸、白板纸、美术纸、文化纸、香烟纸
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2023-10-16 16:07:56
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drawFrame的操作步骤是：1.清除场景。2.启动正射投影绘制背景。3.在视口绘制最后一个从相机获取到的图像。4.根据相机内在参数设置透视投影。5.把每个侦测到的标记的坐标系移动到标记的3维位置(把4x4的变换矩阵应用到opengl的模型矩阵上)。6.呈现一个任意的3维物体。7.展示帧缓存。准备好时调用drawFrame - 当一个新的相机帧被上传到视频内存中，并且标记监测的步骤已经完成。&n
简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形
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2024-08-19 19:15:26
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边缘检测是一种图像处理技术，用于识别图像中目标或区域的边界(边缘)。边缘是图像中最重要的特征之一。我们通过图像的边缘来了解图像的基本结构。因此，计算机视觉处理管道在应用中广泛地使用边缘检测。1.如何检测边缘?边缘的特征是像素强度的突然变化。为了检测边缘，我们需要在邻近的像素中寻找这些变化。来吧，让我们探讨一下OpenCV中可用的两种重要边缘检测算法的使用:Sobel边缘检测和Canny边缘检测。我
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2023-08-16 23:27:49
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