本次模式识别课程要求实现路标检测，训练集只给了5个样本，测试集有50个样本，听说HOG特征+特征匹配就能达到很好的效果，因此采用了这种方法。在python-opencv里，有定义了一个类cv2.HOGDescriptor，使用这个类就可以直接提取图片的HOG特征。图片没有要求，3通道和单通道的我试一下结果一样。 网上关于这个类的介绍很少，翻了好多内容才找到了一部分。首先来看一下如何直接使用构造函数
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2024-01-03 11:00:59
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为什么使用Python-OpenCV虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。一、需要工具Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时
原创
2021-06-18 14:05:00
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为什么使用Python-OpenCV虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲
原创
2022-01-25 10:05:36
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hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window，block，cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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# Python-OpenCV计时教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库来实现计时功能。通过这个示例，你将学习如何使用摄像头捕获视频，在视频中检测并跟踪对象，并在对象出现和消失时计时。
在本教程中，你需要掌握以下知识：
- Python基础知识
- OpenCV库的基础知识
- 摄像头和视频的基本概念
如果你对以上知识还不熟悉，建议你先学习相关知识
原创
2023-08-30 04:49:19
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1. HOG特征简介特征描述符是图像或图像补丁的表示形式，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将大小W x H x 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。对于 HOG 特征描述符，输入图像的大小为 64 x 128 x 3，输出特征向量的长度为 3780。在HOG特征描述符中，梯度方向的分布（直方图）被用作特征。图像的渐变（x和y导数）很有用，因为边缘和角落（强度
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2024-04-12 03:46:13
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什么是opencv？opencv是一个开源的计算机视觉库，可以在http://opencv.org获取，opencv库用C，C++，python等多种语言编写，在使用中，经常用opencv打开存储器的图像，对摄像头的图像进行捕捉并保存或者对图像进行预处理，以实现图像更好的额完成算法分类，应用领域很广：在人机互动，物体识别，图像分割，人脸识别，动作识别，运动跟踪，机器人，运动分析，机器视觉，汽车安全
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2023-11-17 17:18:51
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# Python-OpenCV形状识别
## 简介
Python-OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，可以用于图像处理、图像识别、目标跟踪等各种计算机视觉任务。其中之一是形状识别，通过OpenCV可以轻松识别图像中的各种形状，如圆形、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用Python-OpenCV进行形状识别，并提供相应的代码示例。
## 安装
在开始之前，我们首先需要安装Pytho
原创
2023-08-27 11:12:03
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
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实现HOG特征提取的大概过程： 1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）； 2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； 3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 4）将图像划分成小cells（例如6*6像素
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2023-07-12 14:09:04
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1、2D卷积 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。 操作如下:保
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2020-06-15 09:38:00
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OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。 1、sobel和scharr算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。你可以指定要采用的导数方向，垂直或水平（分别通过参数yorder和xorder）。
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2020-06-16 09:50:00
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1、简单阈值 在这里，问题直截了当。对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV
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2020-06-15 09:29:00
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形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用。在下图的帮助下，我们将一一看到它们： 1、侵蚀 侵蚀的基本思
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2020-06-16 09:30:00
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# 使用Python-OpenCV实现伪彩色图像
## 1. 介绍
在图像处理中，伪彩色是一种通过将灰度图像映射到彩色图像来增强可视化效果的技术。将灰度图像转换为伪彩色图像可以使图像中的信息更加明确，更容易分析和理解。在本文中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来实现伪彩色图像的生成。
## 2. 实现步骤
下面是实现伪彩色图像的处理步骤：
```mermaid
journey
原创
2023-09-08 07:12:49
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python-opencv(10)直方图文章目录1. 基本概念1.1. 直方图1.2. 归一化直方图1.3. 使用参数2.
原创
2023-04-07 13:55:56
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在Linux操作系统中，安装Python-OpenCV是非常常见的操作，尤其是对于需要进行图像处理和计算机视觉任务的开发者来说。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，拥有丰富的功能和强大的性能，而Python是一种著名的编程语言，具有易学易用的特点。因此，将Python和OpenCV结合起来使用可以快速高效地完成各种图像处理任务。
在Linux上安装Python-OpenCV并不复杂，下面将为大
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2024-04-11 10:03:17
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Python-OpenCV教程-42014-10-08 11:26 1050人阅读 评论(0)收藏举报本文章已收录于：分类： python（11） 作者
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2023-05-22 09:40:32
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零、安装Python一、安装python-opencv安装pipsudo apt install python-pip安装opencv-python
前提是python3，可打开thonny编辑器看输出拦的提示，一般新版系统都是python3pip3 install opencv-python
sudo apt-get install libatlas3-base
sudo apt-get ins
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2023-06-27 11:19:04
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介绍方向梯度直方图（Histogram of OrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。主要思想是在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceand shape）能够被梯度或边缘的
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2023-11-14 09:02:46
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