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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目录第一部分：Python图像识别基础1.1 图像识别简介1.2 Python图像识别常用库1.3 实战案例：图像识别基础1.4 注意事项第二部分：Python图像识别高级技巧2.1 深度学习2.2 卷积神经网络（CNN）第三部分：Python图像识别实战项目3.1 人脸识别3.2 物体检测第四部分：Python图像识别注意事项与优化策略4.1 数据预处理4.2 特征选择4.3 模型评估4.4 模
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2024-09-18 13:24:36
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重点：一、查找图像轮廓：findContours()函数coutours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) 1、image与函数参数中的原图像一致 （opencv4~取消第一个参数） 2、co
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2023-10-16 16:30:01
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1 引言在二值图像f中，相互联结的白色像素的集合成为一个前景目标白色区域。本章对二值图像f内每个区域进行标记操作，进而求得区域的数目，并计算每个区域的面积。物体标识的一般过程如下：从左到右，从上到下逐个像素扫描若该点为前景物体，则以该点为种子进行区域增长并标记。重复上述过程，直至所有像素都被访问过为止。最后输出标记后的图像。2 物体标识代码实现2.1 读入彩色图像执行灰度化和二值化def get_
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2023-10-13 20:15:10
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基于MATLAB的不规则面积图像测量 基于MATLAB的不规则面积图像测量* 不规则图像/图像处理/面积计算 1 引言 在当今这个生活节奏迅速的时代,测量工作已经难以通过事事亲力亲为得到保证,特别是在复杂的环境条件下(如强电磁、强辐射、强腐蚀的环境),因此我们需要通过其他方式手段来达到我们的测量目的。近代科学和工业化的发展,也要求测试技术突破经典的测量方法和技术,寻求新的测试原理与手段。图像测量作
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2024-09-17 16:36:08
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在使用CAD制图软件编辑好图纸后，CAD图纸中有很多图形，那在查看图纸的时候就需要知道图纸的面积是多少，那如何测量CAD图纸面积呢？相信很多的小伙伴们都想要知道，那下面小编就来给大家分享一下方法，希望能够对大家有所帮助。 使用工具：迅捷CAD看图推荐理由：简洁小巧、可对dwg、dxf文件进行快速预览使用方法：1.启动迅捷CAD看图软件，进入到CAD看图软件的使用界面。没有该软
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2024-03-28 22:12:16
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LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周
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2024-03-28 09:55:01
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本篇文章主要是利用tensorflow来构建卷积神经网络，利用CIFAR-10数据集来实现图片的分类。数据集主要包括10类不同的图片，一共有60000张图片，50000张图片作为训练集，10000张图片作为测试集，每张图片的大小为32×32×3(彩色图片)。在构建CIFAR-10卷积神经网络中，采用了几个trick，对权重进行正则化、数据增强、和LRN层来提高模型的性能和泛化能力。一、下载数据通过
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2024-04-11 08:31:30
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目录1 卷积运算2 LeNet-5网络 1 卷积运算这节课我们来看如何把卷积运算融入到神经网络中，我们还是以上节的“5”为例： 这是一张 8 * 8 的灰度图，用一个 3 * 3 的卷积核对它进行卷积，输出一个 6 * 6 的结果，我们把这个做卷积运算的一层称为卷积层。卷完以后我们把结果拆成一个数组，送入到后面的全连接层神经网络中。那么问题来了，卷积核中的各个值是多少呢？实际上，我们不必管它，随
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2024-03-17 11:31:07
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目录1.模糊滤镜 BLUR2.轮廓滤镜 CONTOUR3.细节滤镜 DETAIL4.边界增强滤镜 EDGE_ENHANCE5.边界增强加强版滤镜 EDGE_ENHANCE_MORE6.浮雕滤镜 EMBOSS7寻找边界滤镜 FUND_EDGES8.平滑滤镜 SMOOTH9.平滑滤镜加强版 SOOTH_MORE10.锐化滤镜 SHARPEN11.核滤镜 Kernel12.等级滤
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2024-05-20 14:58:35
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AI算法识别物体的过程涉及多个关键步骤。首先，AI图像识别技术是一种基于人工智能算法的图像处理技术，旨在自动识别和分类图像中的对象。这种技术在计算机视觉、深度学习和机器学习等多个领域都有着重要的研究地位。在实际应用中，物体识别主要依赖于深度学习和神经网络。具体流程如下：数据准备：收集大量带有标签的图像数据，涵盖不同角度、光照条件和背景下的物体照片。这些数据将用于训练模型。数据预处理：对收集到的数据
图像基本处理算法的简单实现（一）图像基本处理算法的简单实现（二） 4
）膨胀腐蚀
属于什么心态学==，膨胀、腐蚀、击中/击不中变换、细化…（又晕了T^T）。简单点好像就是集合运算，图像与一结构元素的交差补什么的。图像一点的周围是否符合结构元素，然后该怎么处理。
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2024-08-11 15:49:28
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# 使用Python识别阴影面积
随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，Python已成为处理图像和视频数据的众多任务中的一项首选语言。本文旨在探讨如何使用Python来识别图像中的阴影，并测量其面积。我们将分步讲解实现这一目的的方法，通过一系列代码实例帮助读者理解关键概念。
## 引言
阴影在图像处理中是一个重要的概念。它们不仅可以影响物体的识别与分割，还可以为特定任务（例如，场景理解）
作者：仲夏夜之星目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：1.基于局部特征的目标识别基于局部特征的物体识别方
图像识别测试web Clarifai是一个提供图像和视频识别的API，它非常易于使用，并且实现起来非常有趣。 在本文中，我们将探索将图像从网上拖放到一个简单的Web应用程序中的过程，该应用程序将读取它们并告诉我们它认为它们是什么。 在本演示中，我们将使用Node.js作为服务器，以及一个相对基本的前端，该前端使用jQuery进行AJAX请求。 如果您不擅长使用Node.js，只要您可以轻松地运行
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2024-08-03 10:50:42
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# Python计算DCM图像面积
## 引言
在医学影像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种标准格式，用于存储、传输和显示医学影像数据，如CT（Computed Tomography）和MRI（Magnetic Resonance Imaging）等。DCM图像通常由一系列二维图像组成，这些图像通过切片的方式呈
原创
2023-11-26 10:23:35
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# python计算CT图像面积的实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python计算CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）图像的面积。首先，我会给你一个整体的流程图，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码来实现。
## 2. 流程图
下面是计算CT图像面积的流程图：
```mermaid
graph TD;
A
原创
2023-11-27 07:43:25
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导言在人工智能的风潮中，图像目标检测技术作为智能视觉的核心，正引领着未来的发展。本文将带您踏上一场人工智能之旅，通过基于PyTorch的图像目标检测，开启您在智能领域的探索之旅。1. PyTorch：创新深度学习的引擎PyTorch，作为深度学习领域的明星框架，以其灵活性和强大的功能广受开发者青睐。其直观的API设计和动态计算图机制为图像目标检测任务提供了便利。2. 图像目标检测：智能视觉的核心图
先斩后奏，源码：#python 3.7.4,opencv4.1
# https://www.freesion.com/article/6289910425/
#蔡军生
#
import cv2
import numpy as np
from scipy import signal
import math
#图片的路径
imgname = 'S:\\AdobeppPS\\SKOO\\cc33
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2023-10-13 11:55:15
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本文主要介绍折线图、散点图、面积图和填充图plt.plot是matplotlib最基础的接口，matplotlib作者也将这个接口设计得足够简单，以至于只需要输入一个参数（数组，列表型数据），就能够绘制好一张图。 与此同时，由于折线图(plt.plot)和散点图(plt.scatter)都可以对数据点进行不同形状的标记，使用起来容易将其混淆，因此本文将这两类绘图对象放在一起介绍，方便读者进行对比。
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2023-10-08 18:52:03
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