文章目录前言一、背景建模1、帧差法2、混合高斯模型二、光流估计 前言本文为12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记，分为两个章节：背景建模；光流估计。一、背景建模1、帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法
文章目录概述一、原理简介二、实验内容1.完整代码2.图片测试最后 概述基本思想就是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。主要涉及到的运算有：膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。 一、原理简介1、结构元素：设有两幅图象B，A。若A是被处理的对象，而B是用来处理A的，则称B为结构元素，又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。 2、腐蚀：X用S
看了一下之前做过的有关深度学习的实验，发现InceptionV3这个模型还没有用到，虽然并没有自己实现该网络模型，但是先学习一下它的原理，再利用迁移学习测试一下它的模型准确率，也不失为一种不错的学习方法。 本次实验利用InceptionV3网络模型，实现水果识别。1.导入库import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.py
省电赛需求，要在单片机平台上使用摄像头模组采集图像，通过串口通信或者其他通信方式传输到上位机，由上位机来识别并发送指令给下位机。识别目标是绿色的未成熟柚子，如下图。通过颜色的识别是不太现实的了，但幸好柚子形状近似圆形，所以想到通过使用Hough变换检测圆，从而检测柚子。
用来模拟在树上的未成熟柚子
1.硬件平台STM32F103ZET6单
* 题目描述：创建一个水果识别器，根据水果的属性，判断该水果的种类。 * 题目要求: * 模仿课堂的讲解内容，根据“近朱者赤”的原则，手工实现一个简单的分类器 * 选取1/5的数据作为测试集 * 数据文件： * 数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/fruit_data.csv * fruit_data
使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别环境配置和安装拍摄并处理样本生成正样本的描述文件pos.vec开始训练分类器单目测距完成分类器与颜色识别，轮廓提取算法的结合运行结果图片展示我的代码，训练分类器的文件夹下载 这是我本科毕业设计中的软件项目，看到目前本博客中还暂无既使用OpenCV级联分类器又使用颜色是被边缘检测的项目，本来想对目标水果——苹果做实例分割的，迫于硬件条件唯数不多的计
摘要：本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用户可以在界面中选择各种水果图片、视频进行检测识别。本文旨在为相关领域的研究人员和新入门的朋友提
原图：结果：代码如下(Halcon实现)：*读取图片
ImageFiles := []
ImageFiles[0] := 'F:/HALCON/fruits/citrus_fruits_01.png'
ImageFiles[1] := 'F:/HALCON/fruits/citrus_fruits_02.png'
ImageFiles[2] := 'F:/HALCON/fruits/c
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>int main( int argc, char** argv )
{
//声明IplImage指针
IplImage* pFram
摘要：水果新鲜程度检测软件用于检测水果新鲜程度，利用深度学习技术识别腐败或损坏的水果，以辅助挑拣出新鲜水果，支持实时在线检测。本文详细介绍水果新鲜程度检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新
机器视觉---ANN 目录机器视觉---ANN前言一、简化训练样本二、生成训练数据1.读取样本2.读取标签三、训练模型1、转换数据集2、创建模型3、设置参数4、训练模型5、测试模型6、保存模型7、测试保存的模型总结前言本文通过opencv提供的ANN-MLP训练水果识别模型，样本为苹果、香蕉、梨、葡萄、橙，训练集为5种水果各100个样本（共500个），测试集为每类水果10个样本（共
第一步 安装该工程的各种依赖库 1）conda环境中安装OpenCV 在conda环境中通过下面的命令一键式安装OpenCVconda install -c menpo opencvconda install scikit-learn 2）dataset下载（fruit-360）https://www.kaggle.com/moltean/fruits/version/443）training文件
一 采集数据并制作正负样本数据集1.1 录制视频 1.2 将单个视频截取为指定分辨率的图像1.3 处理负样本视频1.4 本次训练正负样本数量选择与图片重编号二 利用matlab制作制作正样本标注框文件三 开始训练opencv级联分类器3.1 生成正样本文件pos.txt3.1.1 对label.txt进行处理,3.1.2 生成暂时性的pos.txt即pos_tmp.txt3.1
一、项目简介OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源工具包。无论科学研究，还是商业应用，OpenCV都是进行图像识别的不二之选。熟练掌握OpenCV的图片识别能力，在图片识别领域里飞起来不是梦！本文利用kaggle数据库上的水果图片数据集(fruit-images-for-object-detection)展示如何训练机器学习模型识别水果图片的类别。数据地址（kaggle数据库地址
一.项目分类(游戏类----切水果)二.开发周期 开发时长：2天 调试：1.5天三.技术选型----canvas四.项目中负责模块第一场景 动画 交互(刀光与水果监测判断)第二场景 交互 水果出现 刀光交互第三场景 游戏结束1.Base基础类 2.bg背景 3.第一页面logo动画 4.circle旋转 5.fruits水果 6.collision 随机生成水果 7.Knife实现刀光 8.tes
目录0. 写在前面1. fruits-360数据集介绍2. 训练步骤与结果3. 测试4. 写在最后5. fruits-360数据集0. 写在前面 本文直接上干货，不介绍理论，想了解理论的可以移步了。 如果你对理论不太熟悉，但是又想看看效果或者只要功能，跟着我的步骤做，就能看到识别效果了。因为我也对理论了解不多。（站
基于HOG特征的SVM分类器实现 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征
Python基于OpenCV的人脸识别自助水果店（源码＆部署视频＆万字技术文档）1.模块功能介绍实现人脸识别模块、人脸登录与注册功能、商店显示和用户余额页显示功能用GUl图形界面实现(pyqt)语言python windows下软件pycharm 1.用户登录模块:刷脸登录 2.注册模块:拍照截取与对齐上传人脸信息录编入用户的余额和号 3.登陆成功后，进入商店页面 4.用户进入商店有余额和商店商品
我国幅员辽阔，横跨三个温度带，加上六种气候类型，培育了多种多样的水果。平时到南方水果市场上一逛，总能发现许多未曾见过的水果，实在是大开眼界，作为社恐人士的我，实在是好奇这些水果是什么，这个时候我朋友会在手机上拿出那些神通广大的水果识别软件进行识别，然后帮我解答出来，实在太惊奇了。大家是不是想知道这水果软件有哪些呢？想知道的跟着看接下来我的介绍。推荐软件一：快识别软件简介：快识别这款软件如同它的名字
在本文中，板载手势传感器将用于收集对象识别数据，这些数据将用于创建TensorFlow Lite模型，该模型可用于识别特定对象。 电路板的接近传感器功能将用于识别物体何时靠近电路板，而RGB传感器用于首先收集物体的颜色数据，然后正确识别物体。 这是一个简单的示例，但确实显示了在小型设备上运行TinyML的潜力以及传感器丰富的Arduino蓝牙传感器的强大功能。硬件水果Arduino IDE准备安装
