近期任务实现对表格照片内容的识别算法。 我的分工：利用python的opencv库实现对照片中的表格的校正，并与小组成员进行代码整合与测试。一、初步分析拍照时因为镜头角度等原因，容易导致图像出现倾斜、变形等情况，为了方便后续处理我们常常需要进行图像矫正，其中主要技术原理是两种变换类型–仿射变换(Affine Transformation)和透视变换(Perspective Transformati
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2023-11-12 12:34:04
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人脸识别相关操作图片人脸识别开摄像头进行人脸识别视频中的人脸识别人脸采集人脸验证 图片人脸识别import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('./sew2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 数据变
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2024-03-11 16:50:19
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1. 广角相机成像原理广角相机成像步骤与普通相机基本一致, 主要的区别在于镜头聚光的部分, 广角相机为了获得更大的FOV, 有三种镜头聚光方式:Dioptric cameras: 通过透镜来实现, 主要是折射Catadioptric cameras: 使用一个标准相机加一个面镜（Shaped mirror）Polydioptric camera: 通过多个相机重叠视野 广角相机引入了很
畸变图像自动校正算法的研究背景图像预处理1.图片角度校正2.文本自动分页图片畸变校正1.把页面处理成上下等宽2利用圆柱面对图片进行展开3效果展示改进方案 背景这是我做的毕业设计（本科，勿喷），在这里分享主要是为了让后面也选这方面题目的同学一点经验。 另外，本文处理的畸变图像是指的书本产生的畸变，比如书本弯曲导致的文字的弯曲，还有书本的角度自动校正。写的时候是用python-opencv写的。没有
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2023-11-20 10:48:31
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实现思路：利用OpenCV检测图片中人脸的位置；根据人脸图像在图片的位置，实现居中裁剪。一、OpenCV下载下载网站：https://opencv.org/releases/官网下载比较慢，可以使用IDM工具：IDM工具下载链接：https://pan.baidu.com/s/1sAEJowbEfqwuV5mNtyVGDg 提取码：p4lv 本文下载windows版
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2023-08-06 23:02:34
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参考OpenCV自带的例子，30行Python代码实现人脸检测，不得不说，Python这个语言的优势太明显了，几乎把所有复杂的细节都屏蔽了，虽然效率较差，不过在调用OpenCV的模块时，因为模块都是C语言编写，所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多。本例子使用自带的级联分类器。#!/usr/bin/env python
import cv2
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2023-07-01 22:41:08
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目录一、采集人脸二、采集对应20张图片的68个特征点数组和平均特征数组三、人脸识别四、总结五、参考资料 一、采集人脸代码：import cv2
import dlib
import os
import sys
import random
# 存储位置
output_dir = 'F:/my/631907060127'
size = 64
if not os.path.exists(outpu
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2023-12-13 22:18:46
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目录1.理论知识1）安装opencv2）opencv人脸检测器3） 加载人脸分类器2.代码介绍1）用摄影头调用图像2）选择图片 3.完整代码1.理论知识1）安装opencv本文实现人脸目标检测的方法是opencv图像采集，因此我们也需先下载opencv的相关库方法：pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/s
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2023-06-20 21:42:28
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人脸检测本文叙述的是使用opencv库实现人脸检测 安装opencv-pythonpip install opencv-python需要一个人脸训练模型，下载一个xml文件 haarcascade_frontalface_default.xml 源码如下：import cv2
filepath = "1.jpg"
img = cv2.imread(filepath) # 读取图片
gray =
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2023-07-18 15:54:36
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Python-OpenCV人脸检测(代码)@author:wepon做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，今天就研究了一下OpenCV的Python接口，把常用的一些功能模块写成函数。基于Python-OpenCV以及PIL，实现图片中人脸的检测以及截取保存、眼睛检测、笑脸检测。下面简单总结一下。一、软件安装安装Python-OpenCV以及其依赖库、PIL，通过软件包管理器安装即可（Ubu
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2024-01-09 16:26:20
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作者：张皓霖 上海电力学院课程老师：秦伦明上篇我将人脸美化的过程列出来了，这篇我是用VS2012（VC++）+MFC+OpenCv 将这些功能实现。实验目的利用VC++实现人脸美化软件，要求：1、具有人脸美化界面；2、具有磨皮功能，参数可调；3、具有美白功能，参数可调；实验内容基于VS2012+OpenCv+MFC制作人脸美化软件实验原理磨皮：滤波（均值滤波、高斯滤波、双边滤波）美白：使用阈值白平
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2024-01-06 21:28:14
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现“图片倾斜矫正算法”。应用该算法可以有效纠正图片中的倾斜，使最终输出更为美观，特别是在处理文档图像或工业生产图像时，倾斜矫正显得尤其重要。
### 问题背景
在数字图像处理中，图片的倾斜可能会影响后续的分析与识别准确性。例如，扫描文档后，由于设备的轻微偏移，图片可能呈现出一定的角度倾斜。这种倾斜不仅影响了视觉效果，还可能干扰 OCR（光学
相机标定误差因素分析摘要：分析了影响相机标定精度的一些主要因素，并给出了在这些因素影响下世界坐标重投影误差的分布曲线。仿真及实验表明在非线性相机模型的线性标定方法中，世界坐标的测量精度对相机标定精度有较大影响，标定图片数量 15-20幅较合适。对相机标定中合理制作标定板、选择标定图片数量、快速高精度标定相机提供了有益帮助。0 引言标定是计算机视觉中最关键、最基本的一步，标定精度及其稳定
之前笔者在学习OpenCV的时候，曾经接触过人脸检测，那时候我们只需要一个函数就能轻松实现人脸检测。关于如何在OpenCV中实现人脸检测功能，可以参考文章：OpenCV神技——人脸检测、猫脸检测。那时候的感觉是，CV是如此的神奇，而人脸检测正是笔者迈向CV的关键一步。以前，笔者从没想过能自己实现人脸检测功能，直到不久前接触了目标检测，接触了darknet，脑海中就有了“自制人脸检测”这个想法。如果
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2024-08-20 11:54:53
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从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
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2023-07-11 21:28:27
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从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import sys
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2024-01-07 15:05:56
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目录 一官方文档链接二官方java sdk三本地调用前端ajax跨域请求后端java请求腾讯接口注意事项官方sdk包截图 一、官方文档链接http://open.youtu.qq.com/#/develop/api-makeup-merge二、官方java sdkhttps://github.com/TencentYouTu/java_sdk另外官方还提供了php,, nodejs, python
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2024-08-20 18:50:56
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**Python人脸检测实现身份证图像倾斜矫正**
近年来，随着人工智能和图像处理技术的发展，人脸检测成为了一项重要的研究和应用领域。在实际生活中，我们经常会遇到一些图像需要进行倾斜矫正的情况，如身份证照片。本文将介绍如何使用Python和人脸检测算法来实现身份证图像的倾斜矫正。
**流程图如下所示：**
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需
原创
2023-08-20 04:11:09
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# Python 矫正实现指南
在软件开发过程中，特别是处理数据时，数据的校正（或称“矫正”）是一项至关重要的任务。它确保了数据的准确性和一致性。对于刚入行的小白来说，实现“Python 矫正”或数据校正的过程可能会显得很复杂，但其实我们只需要遵循一系列明晰的步骤。
### 流程概述
下面是数据校正的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作2. 代码3. 测试结果二、基于Dlib+fr人脸检测1. 安装运行环境2. 代码3. 测试结果三、基于Dlib人脸对齐1. 需要先下载预训练模型2. 代码3. 测试结果 一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作安装opencv：pip install opencv-python（速度慢）
pip install -i https://pypi
