索引RCNNFast RCNNFaster RCNNR-FCNYOLOSSDNMSxywh VS xyxy RCNNRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.org/abs/1311.2524）早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。
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2024-07-12 15:59:36
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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数字图像与机器视觉--基于python+opencv识别硬币和细胞数量以及条形码检测一、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。具体代码如下import numpy as np
imp
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2023-08-17 16:14:26
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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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译者 | linstancy作者| I. Zeki Yanlniz, Herve Jegou, Kan Chen, Manohar Paluri, Dhruv Mahajan编辑 | 蓝色琥珀鱼，Rachel出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】本文提出了一种十亿级数据规模的半监督图像分类模型，通过使用教师-学生架构以及一个小规模的带标签数据集，作者提出了一个基于卷积神经网络
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2024-10-18 08:54:51
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介绍OpenCV+Python使用OpenCV构建图像识别算法，识别图片中的米粒个数，并计算米粒的平均面积和长度软件架构模块：OpenCV 4.0.0.21编程语言：Python 3.7.2编译器：PyCharm 2018程序设计思路首先介绍一下程序设计的思路：图像采集(取到图像)：可以用摄像头拍摄或者图片直接导入图像预处理：对图像进行灰度化基于灰度的阈值分割：使用局部大津算法进行阈值分割二值化，
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2024-02-11 21:18:03
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OpenCV学习笔记（十六）——CamShift研究 CamShitf算法，即Continuously Apative Mean-Shift算法，基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。基本步骤为：1.选取关键区域2.计算该区域的颜色概率分布--反向投影图3.用MeanShift算法找到下一帧的特征区域4.标记并重复上述步骤 该算法的关键就
基本概念自动识别技术（Automatic Identification and Data Capture）就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。自动识别技术将计算机、光、电、通信和网络技术融为一体，与互联网、移动通信等技术相结合，实现了全球范围内物品的跟踪与信息的共享，从而给物体赋予
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2023-11-27 12:36:19
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一、下载Tensorflow object detection API工程源码 网址：https://github.com/tensorflow/models，可通过Git下载，打开Git Bash，输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载。二、标记需要训练的图片 ①、在第一步下载的工程文件models\research\
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2024-01-08 15:15:50
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背景：最近在学习OpenCV,在CV群里有个人问了一个问题，就是个了一幅图片，识别里面的细胞，并且识别出细胞的总个数。原图如下所示：图中白色的细胞。分析：1、首先要定位到细胞，就是确定细胞的位置。这个很容易办到，进行二值化就可以得到清晰的黑白轮廓，然后通过寻找连通域可以圈出图中细胞的位置。2、识别定位到细胞的总个数。这个就有点难办了。难点1：细胞重叠了怎么算。难点2：怎么才能识别为单个细胞，怎么算
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2024-02-19 14:43:42
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文章目录1.序言2.设计思路以及遇到的问题3.实现过程4.总结&吐槽5.更新源码 1.序言这里主要说一下遇到的问题以及想法，如有问题欢迎大家指正。2.设计思路以及遇到的问题第一步是完成物体（也就是车辆）的检测，这里有两种解决办法，第一种办法是使用opencv的形态学处理，比如背景消除、做帧差、膨胀腐蚀等等，这个办法比较基础，但是要处理好需要调整诸多细节，我的细节调整的不够好，因此实现时会
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2024-04-23 16:31:59
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# 用Python实现物体识别
物体识别是计算机视觉中的一个重要领域，借助现代深度学习技术，我们可以使用Python实现物体识别。接下来，我将为你详细介绍整个实现流程以及每一步的具体代码。
## 流程概览
首先，我们可以通过下表来概述实现物体识别的主要步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------
# 物体识别在Python中的应用
物体识别是计算机视觉领域的重要任务，其目标是通过图像或视频分析，识别和分类图像中的物体。近年来，机器学习和深度学习的发展使得这一任务变得更加高效和精准。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中进行物体识别，并提供一个简单的代码示例。
## 物体识别的基本概念
物体识别是识别和分类图像内容的过程。这一过程通常涉及以下几个步骤：
1. **图像采集**：
原创
2024-08-17 04:32:20
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# Python物体识别实现指南
## 引言
在现代计算机视觉中，物体识别是一个重要的应用领域。通过使用Python编程语言，我们可以实现高效准确的物体识别系统。本文将指导刚入行的小白开发者如何实现Python物体识别，包括整个流程、每一步所需的代码和代码的解释。
## 任务概述
在物体识别任务中，我们将使用Python编程语言和一些开源库来实现。整个流程可以分为以下几个关键步骤：
| 步骤
原创
2023-08-26 12:18:00
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物体模块识别展示系统华创科技物体模块识别展示系统（AR感知桌面）是基于华创十年从业经验研发的VR引擎技术和物联网识别技术及增强现实的互动展示系统，组件基本包括华创科技互动展示台、无缝大屏及一组软件工具。工具包括华创三维编辑器、华创实体界面编辑器和华创科技音视频播放器。这些互动套件可以将复杂的交互逻辑以直观的方式和炫酷的效果呈现在观众眼前，可广泛应用在展览展示、方案推演、演示汇报、仿真
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2023-09-04 14:14:23
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大佬绕路，这里菜狗目录环境：效果展示：逻辑原理：介绍原理背景减法移动侦测和阈值设定轮廓提取代码实现执行代码总结 环境：cv2imutilsnumpysklearn效果展示： 逻辑原理：介绍对于计算机视觉爱好者来说，手势识别是一个很酷的项目，因为它涉及一个直观的分步过程，可以很容易地理解，因此你可以在这些概念之上构建更复杂的东西。长期以来，手势识别一直是计算机视觉社区中一个非常有
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2024-03-13 09:45:47
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1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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人类是如何识别一个物体的呢，当然要对面前的这个物体为何物要有一个概念，人类一生下来就开始通过视觉获取世间万物的信息，包括一种物体形状、颜色、成分等，以及通过学习认识到这种物体的其他信息比如物理的、化学的特性，这些信息是不能通过观察得到的；就这样人对一种新物就有了把握，并且物体的各种特征形成了数据存放在人的大脑里面，以后每当又遇到同类物体的时候通过抓住物体的特征识别出这种物体。图像学中
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2024-08-07 11:00:14
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介绍OpenCV+Python使用OpenCV构建图像识别算法，识别图片中的米粒个数，并计算米粒的平均面积和长度软件架构模块：OpenCV 4.0.0.21编程语言：Python 3.7.2编译器：PyCharm 2018程序设计思路首先介绍一下程序设计的思路：图像采集(取到图像)：可以用摄像头拍摄或者图片直接导入图像预处理：对图像进行灰度化基于灰度的阈值分割：使用局部大津算法进行阈值分割二值化，
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2024-06-26 07:28:37
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前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
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2023-11-28 14:57:17
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