文章目录写在最前轮廓发现算法边缘检测写在最后 写在最前我的意思不是说你长得很胖，emmmm，而是你的轮廓很大。 ——五星上将詹姆斯下士如是说果然有图没图，理解是不一样的，这就体现了计算机视觉的重要性，2333 上一节最后，我们说过这一次我们就将会讲解真正的OpenCV图像轮廓有关知识。轮廓发现的具体实现有多种方式，不过其实其使用在OpenCV中的使用并不困难，不过想用好还需要多点基础知识。所以这
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2024-01-31 15:57:06
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Python是一种功能强大的编程语言，它在各个领域中都有广泛的应用。在医学、人工智能和计算机视觉等领域，Python也扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python来识别和提取人体轮廓，为读者展示Python在计算机视觉领域的应用。
首先，我们需要使用Python中的一些库来帮助我们实现人体轮廓的识别和提取。其中，OpenCV是一种流行的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。另外
原创
2024-02-05 04:22:06
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前言：所使用图片并无盈利等目的，如有侵犯他人肖像权请联系删除。当当当当，第三期来廖！接上一期在线会议中人脸面部轮廓图像提取（二）——HOG人脸面部轮廓图像特征提取，介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭！1、人脸轮廓图像提取原理在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也
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2024-02-04 21:13:29
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一、Contours的寻找与拟合1、findContours的基础知识<strong>下面内容摘自于博文：;OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？的？hierarchy到底是什么鬼？Point()有什么用？findConto
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2023-11-09 11:57:46
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# Python 人体轮廓位置识别
人体轮廓位置识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以用于健身监测、行为识别、虚拟现实等多种应用。通过使用 Python 编程语言及其强大的库如 OpenCV 和 Mediapipe，我们可以有效地实现这一目标。
## 识别流程
人体轮廓识别的流程大致如下：
1. **视频输入**：从摄像头或视频文件读取数据。
2. **人体检测**：使用机器学习模型
原创
2024-08-03 07:31:26
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一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
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2024-03-07 22:31:50
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环境配置Pycharm直接pip install安装opencv-python或opencv-contrib-python，注意的是安装opencv-python-headless会导致imshow等涉及UI的方法不能用。 其中，opencv-python只包含了OpenCV的主要模块，而opencv-contrib-python还包含了一些拓展模块，两者都适用于桌面环境，而opencv-pyth
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2023-09-27 15:33:33
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作者 | 李秋键众所周知随着人工智能智能的发展，人工智能的落地项目也在变得越来越多，尤其是计算机视觉方面。所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练，用python来判断用户溺水行为，结合姿态识别和图像识别得到结果。其中包括姿态识别和图像分类。首先图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它是利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域
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2024-08-07 09:16:43
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参考文献： [1] 龙建武, 闫何, 张建勋, 田芳, 等. 智能图像分割技术[M]. 北京: 科学出版社. 2017 [2] 龙建武, 申铉京, 臧慧, 陈海鹏. 高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法[J]. 自动化学报, 40(8), 2014: 1773-1782. DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01773概述对于背景亮度分布不均匀的图像，直接进行全局阈值分割
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2024-06-24 15:31:37
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# Python静态图像人体轮廓提取方法
随着计算机视觉技术的发展，图像处理的应用越来越广泛。在众多任务中，人体轮廓提取是一项重要的研究主题。人体轮廓提取不仅在生物特征识别、运动分析中起着关键作用，而且在时尚、医疗等领域也有着广泛的应用。本文将介绍一种基于Python的静态图像人体轮廓提取方法，并附上相关代码示例。
## 1. 轮廓提取的基本原理
轮廓提取的目标是从图像中识别和提取出物体（此
Android 相人体轮廓识别是一个复杂且有趣的技术领域，它通过分析图像数据来分辨人体的轮廓，对健康监测、健身指导等应用场景具有重要意义。在实现这一功能的过程中，我面临了一些挑战，包括版本兼容性、迁移难题和生态扩展等。本文将详细记录我解决这些挑战的过程。
## 版本对比
首先，不同版本的Android系统在相人体轮廓识别的实现上存在显著差异。为了帮助开发者选择合适的Android API版本，
# 基于任意阈值的方法实现边缘轮廓提取
边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要技术。它能帮助我们提取图像中物体的边缘轮廓，从而实现目标检测、图像分割等任务。在这篇文章中，我们将探讨一种基于任意阈值的方法来实现边缘轮廓提取，并通过Python代码示例来展示具体实现。
## 1. 什么是边缘检测？
边缘检测的核心思想是识别图像中像素值变化明显的地方。边缘通常位于物体的轮廓、光照变化的区域或纹理变
当对平面物体进行视觉定位时，往往采用图像模板匹配的方式，然而当目标含有一定角度的旋转时，如何精确估算出旋转角度成了一个难题。下面是博主根据自己的理解所做的一个小的总结，也能算纠结，欢迎高手围观。1 基于灰度的模板匹配（NCC等） 用灰度模板进行模板匹配，往往耗时，并且要匹配含有旋转的目标，就需要建立多角度的模板。如果目标的角度范围是（-30°，30°）
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2024-02-17 10:32:35
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目录1 阀值操作1.1 简单阀值1.2 OTSU二值化1.3 自适应阀值2 图像上的运算2.1 加减法2.2 图像混合2.3 按位运算1 阀值操作1.1 简单阀值像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold(src, thresh, maxval,
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2024-07-29 16:19:33
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1.Canny边缘检测canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 必要参数： 第一个参数image是需要处理的原图像，该图像须为单通道的灰度图； 第二个参数threshold1是阈值1； 第三个参数threshold1是阈值2； 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般
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2023-11-03 16:49:07
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文章目录一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介1.2 库的下载安装二、利用dlib库在眼睛处绘制黑色的实心圆三、总结四、参考 一、dlib库介绍及相关安装1.1 简介dlib库是一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广
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2024-02-22 15:52:41
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1、二进制阈值化2、反二进制阈值化3、截断阈值化4、阈值化为05、反阈值化为06、图像腐蚀6、图像膨胀 1、二进制阈值化该方法先要选定一个特定的阈值量，比如127。 (1) 大于等于127的像素点的灰度值设定为最大值（如8位灰度值最大为255） (2) 灰度值小于127的像素点的灰度值设定为0 例如，163->255，86->0，102->0，201->255。关键字为
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2023-10-13 23:04:14
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目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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使用OpenCV进行ROI分割，轮廓检测和图像阈值处理
原创
2021-07-19 13:35:06
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opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
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