文章目录0 前言1 课题意义1.1 课题难点：2 实现方法2.1 图像预处理2.2 字符分割2.3 字符识别2.3.1 部分实现代码3 实现效果4 最后 1 课题意义目前火车乘务员在卧铺旅客在上车前为其提供将火车票换成位置信息卡服务，在旅客上车前，由于上车人数多，而且大多数旅客都携带大量行李物品，而且乘车中老人和小孩也较多。在换卡这一过程中，人员拥挤十分厉害，而且上火车时，火车门窄阶梯也较陡，危
随着Python语言的普及，越来越多的人开始使用Python进行开发。在Python中，有很多优秀的库可以帮助我们快速完成开发任务。今天，我要向大家介绍一个非常好用的Python库——Indico。1. Indico是什么？ Indico是一个用于图像处理和机器学习的Python库。它提供了一系列强大的功能，可以帮助开发者轻松地处理和分析图像数据。Indico库由Insight团队开发，该团队还
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
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2024-05-22 22:49:31
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车辆检测+计数+车牌检测与车牌识别介绍基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 完整代码下载地址：基于Python实现的车辆检测计数+车牌定位+车牌识别的融合技术 基于win10系统，实用anaconda配置python环境，在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑，软件架构安装教程保姆级环境配置：[简洁版
在本教程中，我们将学习如何完全自动地从照片中消除红眼。 如何自动删除红眼？ 第1步：眼睛检测 第一步是自动检测眼睛。我们使用标准的OpenCV Haar检测器（haarcascade_eye.xml）来寻找眼睛。有时，首先运行面部检测器然后检测面部区域内的眼睛是有意义的。为了简单起见，我们直接在图像上运行眼睛检测器。当输入图像是人像拍摄，或者你有眼睛的特写镜头时，跳过面部检测器。 第2步：遮住红眼
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2024-03-20 15:31:35
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文章目录1.1 Python图像处理PIL库1.1.1 转换图像格式1.1.2 缩略图1.1.3 复制、粘贴和旋转、调整尺寸1.2 Matoplotlib库基础学习1.2.1 绘制实际图像中的点和线1.2.2 图像轮廓与直方图1.3 Numpy库基本学习1.3.1 直方图均衡化1.3.2 图像缩放1.3.3 图像的主成分分析（PCA）1.4 Scipy1.4.1 图像模糊1.4.2 图像导数1.
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2024-01-12 11:30:42
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本次实验主要分为以下三类： 1.K邻近分类法（KNN） 2.用稠密SIFT作为图像特征 3.手势识别一、K邻近分类法（KNN）原理： 在分类方法中，最简单且用得最多的一种方法之一就是KNN算法，这种算法把要分类的对象与训练集中一直类标记的所有对象进行对比，并由K邻近对指派到哪个类进行投票。 他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看
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2024-02-02 07:20:37
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第六章 非线性优化1. 理解最小二乘法的含义和处理方式。2. 理解 Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。3. 学习 Ceres 库和 g2o 库的基本使用方法。
因为我们的运动方程和观测方程，受各种噪声影响，所以要讨论如何进行准确的状态估计。6.1 状态估计问题运动方程和观测方程，Xk是位姿，w，v是噪声。 位
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2024-05-17 12:53:48
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计算机视觉--python图像处理基础前言一、图像轮廓和直方图1.1 原理介绍1.2 代码实现及结果二、高斯滤波（高斯模糊）2.1 原理介绍2.2 代码实现及结果三、直方图均衡化3.1 原理介绍3.2 代码实现及结果 前言 图像处理的研究领域，大家熟知的有Matlab，本章介绍python语言的基础图像处理。Python 里面最常用的图像操作库是Im
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2024-02-24 18:49:35
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上一个教程中我们介绍了一个视频跟踪的算法，但是通过实验我们发现，在视频或者是摄像头当中，如果被追踪的物体迎面过来，由于****效果，物体会放大，之前设置好的窗口区域大小会不合适。OpenCV实现了一个Camshift算法，首先使用meanshift算法找到目标，然后调整窗口大小，而且还会计算目标对象的的最佳外接圆的角度，并调整窗口。并使用调整后的窗口对物体继续追踪。使用方法与meanShift算法
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2024-07-25 15:02:01
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原标题：教你快速使用OpenCV/Python/dlib进行眨眼检测识别！摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。今天介绍的这个方法
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2024-08-07 11:21:54
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本章讲解图像之间的变换，以及一些计算变换的实用方法。这些变换可以用于图像 扭曲变形和图像配准。最后，我们将会介绍一个自动创建全景图像的例子。1、单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平 面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、 图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。我们将频繁地使用单应性变换。本质上， 单应性变换 H，按照
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2024-04-12 11:12:38
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import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置兼容中文
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']D:\Anaconda\AZWZ\lib\site-packages
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2024-05-16 09:28:40
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目录1.1 PIL：Python图像处理类库1.1.1 转换图像格式1.1.2 创建缩略图1.1.3 复制和粘贴图像区域1.1.4 调整尺寸和旋转1.2 Matplotlib1.2.1 绘制图像、点和线1.2.2 图像轮廓和直方图1.2.3 交互式标注1.3 Unmpy1.3.1 图像数组表示1.3.2 灰度变换1.3.3 图像缩放1.3.4 直方图均衡化1.3.5 图像平均1.3.6 图像的主成
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2024-08-19 21:23:56
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knn可视化knn算法流程二维点knn可视化dense sift原理手势识别 knn可视化knn邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。算法流程准备数据，对数据进行预处理选用合适的数
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2024-01-08 22:57:44
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简要概述：通过摄像头采集图像，
将图像灰度化、二值化、膨胀、腐蚀操作后，
提取第400行像素值v,接近于图像底线位置，
提取中间值（这里为白色）的数量和位置，
根据数量和位置，利用简单的数学公式，（首项+尾项）/2，计算出白色的中间位置，
然后对比实际的中间位置320（不需要改），计算出偏移量，
最后根据偏移量计算出电机应有的转角。一、边缘检测实验#!/usr/bin/env python3
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2024-01-25 20:51:12
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Python计算机视觉工具安装由于刚刚接触Python没多久，对于python软件安装较生疏，但近想学习利用Python处理计算视觉，故着手安装各种包，遇到一些，经过查询相关资料，最终解决了，故总结了此篇博客。PIL安装使用PIL（图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪。、颜色转换等。它是免费的。下面是安装和使用PIL库的一些总结。1）安装PIL库，
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2024-01-15 00:29:31
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上一个教程中我们介绍了一个视频跟踪的算法，但是通过实验我们发现，在视频或者是摄像头当中，如果被追踪的物体迎面过来，由于****效果，物体会放大，之前设置好的窗口区域大小会不合适。OpenCV实现了一个Camshift算法，首先使用meanshift算法找到目标，然后调整窗口大小，而且还会计算目标对象的的最佳外接圆的角度，并调整窗口。并使用调整后的窗口对物体继续追踪。使用方法与meanShift算法
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2024-04-22 20:02:00
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计算机视觉入门书籍计算机视觉是人工智能领域的一个分支，它主要涉及用计算机来解决人类视觉的问题。随着现代计算机技术的发展，计算机视觉的应用不断得到拓展，包括图像处理、视觉识别、模式识别、视觉跟踪、三维重建、图像检索、人脸识别等领域。因此，学习计算机视觉已经成为了很多人的热门话题。对于初学者来说，选择一本好的计算机视觉入门书籍非常重要。下面，我们将为大家介绍几本优秀的计算机视觉入门书籍，这些书籍既适合
Vision视觉助手算子——坐标系的建立
原创
2021-11-25 17:44:24
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