关于特征子中经常用的的函数：findHomography，estimateRigidTransform关于opencv的特征描述子，我们需要了解DMatch与KPoints的数据结构，如下：DMatch结构体/*
* Struct for matching: query descriptor index, train descriptor index, train image index an
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2024-03-15 15:42:35
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# 使用Python识别特定形状图像
## 问题描述
在一个包含多个形状的图像中，如何使用Python识别特定形状（例如矩形、圆形、三角形）并将其标记出来？
## 解决方案
我们可以使用Python中的OpenCV库来处理图像，并使用形状检测算法来识别特定形状。下面我们将以识别矩形为例来展示解决方案。
### 步骤
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 使用边缘检测算法（如Canny算
原创
2024-02-26 06:22:23
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# 使用Python识别特定颜色
在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一个非常重要的主题。它广泛应用于自动驾驶、图像分类、人脸识别等场景。本文将介绍如何使用Python库（如OpenCV）来识别特定颜色，并给出相关的代码示例，帮助读者理解这一过程。
## 所需环境
在开始之前，确保已安装以下Python库：
- OpenCV：用于图像处理。
- NumPy：用于矩阵和数组操作。
你可以
一、引言使用谷歌提供的object detection api图像识别框架，我们可以很方便地重新训练一个预训练模型，用于自己的具体业务。以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例，训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了，只需对少量路径参数做修改即可。 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足。
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2024-08-21 20:09:55
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# 使用 Python 识别特定字符
在现代编程中，字符识别可能有许多应用场景，例如：处理用户输入、分析文本数据等。在本篇文章中，我将向您展示如何在 Python 中识别特定字符的基本流程和实现方法。
## 实现流程
我们将通过以下步骤实现字符识别：
| 步骤 | 说明 |
|------------|--------
# Python识别特定字符的教程
在学习如何使用Python识别特定字符之前，我们首先来了解一下整个流程。这里将使用Python中的字符串操作来识别字符。在接下来的内容中，我们将逐步实现它，并通过简单的示例代码来帮助理解。
## 流程概述
以下是实现步骤的概述，帮助你理清思路：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----
# Java 图像识别：获取图片中的特定文字
随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在各个领域的应用越来越广泛。通过 Java 语言，我们可以实现从图片中提取特定文字的功能，常见的工具有 Tesseract OCR 和 Java AWT。本文将详细介绍如何用 Java 获取图片中的特定文字，并通过具体的代码示例来帮助大家理解。
## Tesseract OCR 简介
Tesserac
原创
2024-08-24 07:29:05
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目录1.直方图的绘制 2.傅里叶变换（高频滤波器/低频滤波器的设计）1.直方图的绘制直方图绘制的目的：统计每个像素点分别由多少个代码实现 import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#直方图
img = cv2.imread('cat.png',0) #0表示灰度图
hist = cv2.calc
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2024-08-02 18:49:38
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代码已托管GitHub，仓库地址：OpenCV3-note，以下为仓库的README.md，介绍仓库信息及代码结构：OpenCVOpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。 OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及
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2024-08-30 19:47:44
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《实用OpenCV》(六) 图像中的形状（1）
形状是当我们看到物体时最开始的印象之一，这一章我们将赋予计算机这种能力。识别图像里的形状是通常是做决策时一个重要步骤。形状是由图像的轮廓形成的，所以理论上形状识别是通常在边缘或轮廓检测后的步骤。
所以，我们将首先讨论从图像里提取轮廓，然后再开始讨论形状。将会包含：
?霍夫变换，可以使我们检测图像里的常规形状如线条和
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2024-03-30 08:14:55
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算子：matchShapes( InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter )（1）参数1是待匹配轮廓或者灰度图像（2）参数2同参数1（3）比较参数1和2相似度的方法，opencv提供了三种如下：CV_CONTOURS_MATCH_I1
CV_CONTOURS_MATCH_I2
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2023-11-28 14:58:12
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1、准备数据集 正样本、负样本的图片比例为一比三左右； 在这里我为了实验就随手照了50张我鼠标的图片，不含鼠标的图片为150张； （注：这里的样本数我用的可能有点少，根据情况可进行调整） 2、数据集的处理： 在pycharm中新建python项目： test-opencv-train在该项目下新建python文件create_pos_neg()数据集的处理编程用opencv来实现，代码如下：# -
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2024-06-19 10:53:49
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问题描述：关键字：VS2015、Opencv、形状、周长、面积、轮廓提取在很多时候我们需要对一些形状进行识别，其中包括对形状的区分、对图像的提取、对面积和周长的计算等等，这时我们可以利用opencv进行运用从而实现目的。本篇文章源于有一次同学提出了一个问题：存在一张图片如下，把图中的红色内容提出来，并且识别形状（正三角形，圆形，正方形），计算面积，周长，边长，中心点，接下来我们就用VS2015+O
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2024-01-04 06:10:36
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# 使用Python恢复图像中的特定区域
在计算机视觉领域，图像恢复是一个重要的课题。今天，我们将向你展示如何使用Python对象来实现“恢复图像中的特定区域”。这一过程需要使用一些流行的图像处理库，如OpenCV和NumPy。接下来，我们将分步骤讲解整个实现过程。
## 整体流程概述
在实现特定区域的图像恢复之前，我们需要明确整体的流程。以下是恢复图像中特定区域的简单步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-24 08:10:15
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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
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2024-02-24 12:19:23
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随着大家的办公需求的加大，现在已经有很多的办公软件出现了，那么，图片文字提取软件便是其中的一种，因为现在制作图片的要求也比较高，所以，在图片上加入文字也是很正常的事情，那么，怎么样才能够直接将图片中的文字提取出来呢？首软件：ABBYY FineReader ABBYY FineReader 是专业的OCR图片文字识别软件，可以快速、准确、方便地将扫描纸质文件、PDF格式及数字或移动电话图像转换成可
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2023-11-19 09:26:27
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1 K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。1.1 算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的
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2023-08-05 17:29:04
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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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图像复原基本概念图像退化与复原模型图像复原的基本要点图像复原总是试图寻找引起图像质量下降的客观原因，有针对性地进行“复原”处理获得使图像质量下降的先验知识，建立退化模型是图像复原处理的前提与关键图像恢复总是假定已知或可以通过估计得到引起图像降质的模型，而图像增强不需要图像复原基本原理根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息——沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面
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2023-09-16 12:58:19
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在工作中。在做数据集时，需要对图片进行处理，照相的图片我们只需要特定的部分，所以就想到裁剪一种所需的部分。当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作。这样更精准一些。一、指定图像位置的裁剪处理import os
import cv2
# 遍历指定目录，显示目录下的所有文件名
def CropImage4File(filepath,destpath):
pathDir = os.
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2023-06-16 10:09:49
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