介绍硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的，代码写到一半，上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了，新图片中很多图片很大，但是图片中的昆虫却很小，所以我就想着先处理一下图片，把图片中的昆虫裁剪下来，这样除去大部分无关背景，应该可以提高识别率。 原图片举例（将红色矩形框部分裁剪出来））： step1：加载图片，转成灰度图image = cv2.imread("353.jpg")
gray = cv2.cv
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2024-05-31 11:59:37
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# Python实现图像检测与计数
## 引言
图像检测与计数是一项关键技术，广泛应用于自动监控、交通监测、生产线质量检查等领域。利用计算机视觉和深度学习技术，我们可以自动检测图像中的物体并对其进行计数，从而提高工作效率并减少人工干预。本文将介绍如何使用Python实现图像检测与计数，包括环境配置、模型选择、实用示例和最终的结果展示。
## 环境配置
在开始之前，请确保您的开发环境中已安装
图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检
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2023-11-16 11:15:49
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随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高，对于测量仪器的检测效率、检测结果的精度等要求也越来越高。传统的尺寸检测仪如游标卡尺、千分尺、二次元影像仪等，存在产品定位慢，检测位置少，耗费工时，且批量测量操作时间长，检测人员不同会造成测量结果不同，数据统计管理繁杂等弊端。图像测量仪，它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综
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2023-10-03 20:43:36
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文章目录|- UDP解析上位机|- 整体思路|- UDP通讯主要业务逻辑|- 封装业务逻辑类|- 完善UdpLogic类|- 通讯业务线程|- QThread|- QThread + pyqtSignal|- PyQt界面编程|- 界面的编写|- QSS的使用|- 打包resourceMCV基础TreeNode & TreeModelController编写总结 Python编程在大部分
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2023-11-01 15:11:41
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python+opencv–Hough直线检测通过Canny算子等边缘检测方法获得图像的边缘信息之后， 我们得到仅是多组连续的边缘像素点， 这些像素点包含了极为有用的信息， 但是这些信息我们无法直接使用， 因为图像噪声和图像像素误差的存在，图像的边缘轮廓并不是规则的几何线条， 不能直接通过函数来表达。比如从下面的建筑物图片和Canny算子提取的边缘图中，可以明显看到边缘图像中包含了大量建筑物的边缘
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2023-09-22 07:13:41
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# 图像变化检测的Python实现
图像变化检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以用来识别图像序列中由于时间变化、环境影响或其他因素导致的变化。这种技术有广泛的应用，包括监控视频分析、环境监测、医疗影像处理等。本文将讲解如何使用Python实现简单的图像变化检测，并附上相关的示例代码。
## 图像变化检测的基本原理
图像变化检测的基本思路是通过比较两幅或多幅图像，寻找它们之间的差异。常
使用 Python OpenCV 实现图像形状检测
图像形状检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于物体识别、机器人导航等领域。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现图像形状检测，包括读取图像、预处理图像、查找轮廓、绘制轮廓以及形状分类。通过本文的学习，你将能够理解和实现一个完整的图像形状检测系统。
模式：描绘子组合，即特征。x = (x1,x2,...xn)T. •模式类：共享某些属性的模式族 •常见模式组合: 向量、串和树 •类型可分离的程度的高低很大程度上取决于应用的描绘子的选择两大模式识别方法领域：决策理论和结构方法基于决策理论判别方法决策函数:模式x属于类wi di(x) > dj(x) j=1,2,…,W; ji 一个未知的模式x被称为属于第i个模式类，只有当把x代入所有判
视频图像变化信息的动态检测算法与实现视频图像变化信息的动态检测算法与实现曾韬广东工业大学自动化学院 广州 510000余永权广东工业大学计算机学院 广州 510000通讯地址：广州市法政路 30 号市委大院 5 号楼 705邮编：510000收件人：曾韬摘要：研究了一种视频图像变化信息动态检测的方法。该方法采用数字图像处理技术，将中值滤波和自适应阈值分割应用到了检测当中。同时提出了分区域帧间比较的
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2024-01-05 17:58:26
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边缘检测图像边缘是指图像中表达物体的周围像素灰度发生阶跃变化的那些像素集合。 图像中两个灰度不同的相邻区域的交界处，必然存在灰度的快速过渡或称为跳变，它们与图像中各区域边缘的位置相对应，边缘蕴含了丰富的内在信息，如方向、阶跃性质、形状等，沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像素变化剧烈。图像的大部分信息都集中在边缘部分，边缘确定后实际上就实现了不同区域的分割。 文章目录边缘检测边缘检测算子
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2023-08-01 15:55:18
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一、论文信息1、论文标题：Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain Network二、摘要合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是一项关键而具有挑战性的任务。现有的方法主要集中在空间域的特征提取上，对频域的特征提取较少关注。此外，在斑块特征分析中，边缘区域可能引入一些噪声特征。为了解决上述两个挑战，
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2023-11-10 20:43:58
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍【图像检测】基于
原创
2022-10-11 22:34:56
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python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s
原创
2021-07-06 13:56:29
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单色图像的分割算法通常基于图像亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。在第一种类别中，处理方法是基于亮度的突变来分割一幅图像，如图像的边缘。在第二种类别中，主要方法是根据事先定义的准则把图像分割成相似的区域。今天小白介绍一下MATLAB中常用边缘检测的方法。掩膜的概念常用的点、线、边缘检测首先需要对检测的工具——掩模这一概念需要了解。拿3 x 3的掩模来说，该过程为计算系数和由掩模覆盖
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2023-10-19 23:47:05
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OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)Haar-like通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用
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2023-11-17 22:42:18
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设备连接方法，有两种1. 通过WiFi，假设设备IP 192.168.5.4和您的PC在同一网络中import uiautomator2 as u2
d = u2.connect('192.168.5.4') # alias for u2.connect_wifi('192.168.5.4')
print(d.info)2. 通过USB， 假设设备序列是123456789F（见adb
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2024-07-27 18:12:36
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我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导数，梯
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2023-07-13 15:20:10
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原理如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高低频分布。如果图片有少量的高频成分，那么该图片就可以被认为是模糊的。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰度。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷
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2024-04-16 12:47:35
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