#include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #include
原创
2021-07-29 13:36:28
384阅读
车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域；2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取；3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构如下：一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像
转载
2023-09-03 18:07:17
455阅读
目录环境配置写在前面：三个程序第一个程序：训练第二个程序：图像预处理1.二值化2.去除小联通域（即噪点）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试 环境配置语言：python 平台：pycharm 库： cv2 numpy keras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别，是很多深度学习教程里的入门第一例，但是这些教程往往只告诉了你怎么去构造
转载
2023-11-06 18:37:53
91阅读
关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料，这里我主要说下利用SVM对数字识别的具体应用首先，需要有数字的训练样本把0-9文件夹放入模版匹配样本之中，自己可修改。 核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征和标签是一一对应的关系。2：特征可用LBP,HOG等提取，但是我们这里主要说SVM训练过程，所以用最简单的方法，即把训练图片
转载
2023-09-15 15:51:15
144阅读
上篇文章我们用的特征是训练样本的所有像素点值，虽然方便但不准确。这篇文章主要介绍用SVM+HOG特征对数字进行识别。详细请看上篇文章，它们主要区别在于训练样本HOG特征的提取，其他基本一样，所以我直接附上代码。下面代码是opencv3和C++可以根据自己需要修改训练样本类别，数目，尺寸。oss的训练样本路径，src的检测图片路径。#include <stdio.h>
#includ
转载
2023-09-18 11:45:28
142阅读
前两篇文章写了基于两种特征提取的SVM数字识别这篇文章主要是关于模型评估，即识别数字的正确率 下面代码是opencv3 c++加载的XML文件是之前代码训练好的。测试集是我的“”数字检测样本“”文件夹下的0-9个文件夹所包含的检测样本 #include <stdio.h>
#include <time.h>
#includ
转载
2024-02-19 14:35:03
97阅读
前言 最近研究了几天车牌识别的项目，现在记录一下学习的过程，基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。 文章末尾有源码，有兴趣的读者可以用jupyter notebook一步一步看执行过程和结果。本项目车牌识别的步骤为：加载图片高斯去噪灰度转换边缘检测闭运算，腐蚀膨胀中值滤波去噪轮廓检测车牌位置筛选，图像矫正颜色筛选确定车牌详细过程显示图片的函数# 导入所需模块
import cv2
f
转载
2023-10-07 13:43:37
314阅读
SVM数字识别 #include "stdafx.h"
#include <fstream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
#define SHOW_PROCESS 1
#define ON_STUDY 1
class NumT
原创
2013-09-23 10:09:51
866阅读
opencv人脸识别C++代码 http://read.pudn.com/downloads674/sourcecode/graph/opencv/2728222/facerec.cpp__.htm
转载
2019-01-30 13:23:00
503阅读
2评论
目录一、实现和完整UI视频效果展示主界面：识别结果界面：（识别车牌颜色和车牌号）查看历史记录界面：二、原理介绍：车牌检测->图像灰度化->Canny边缘检测->膨胀与腐蚀边缘检测及预处理->膨胀+腐蚀组合->再一次膨胀->车牌识别图像最终处理->字符分割及识别完整演示视频：完整代码链接一、实现和完整UI视频效果展示主界面：识别结果界面：（识别车牌颜色和车牌
目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为numpy识别判断系统设计识别缓冲区键鼠控制PyWin32识别区域的映射鼠标操作键盘操作手势控制计算旋转角度调节亮度和音量 系统介绍本系统灵
转载
2024-07-06 13:40:28
141阅读
一、前言本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。二、程序流程程序流程如下所示： 相应的main函数如下#include "carID_Detection.h"
int main()
{
转载
2024-02-16 10:46:41
486阅读
目录0、引言1、MFC中的车牌显示2、车牌定位3、字符提取4、文字识别5、文字预测0、引言 第一次使用OpenCV完成一个完整的功能，有所收获，特此记录。 这篇博客中的车牌识别功能比较简单，只能识别一般的蓝色车牌，只能识别拍摄较为清楚的车牌。以后可以在此基础上实现更加高级的功能，比如识别较为
转载
2023-12-04 20:24:03
219阅读
OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
转载
2024-04-16 08:29:48
29阅读
前两天跟一个朋友吃饭，聊到他在做的图像识别测量雪深，对此深感兴趣，找时间就把 OpenCV 了解一下。识别标杆上红色刻度的数量。研究了一下午，话不多说，直接开始演示吧。import cv2# 读取图片img = cv2.imread("./snow.jpeg")首先，将红色部分提取，则需要将原图进行颜色空间转换，转换类型使用 BGR2HSV 方法。HSV 是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中
转载
2023-10-07 19:01:41
80阅读
#include <iostream>
#include <string>
#include <cxcore.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
#inc
转载
2024-02-23 19:43:13
60阅读
文章目录前言知识体系架构效果图检测车牌位置图像预处理寻找车牌轮廓字符分割蒙版操作裁剪操作字符识别OCR工具安装数字识别结语 前言今天是Vision-Life项目组的第三个小项目，做的是一个简单的车牌识别。车牌识别算是一个比较经典的项目了，网上也有很多资料，没什么创意，做的目的呢是因为它恰好涵盖了我之前一段时间所学的知识，权当是对前面知识的总结复习吧???知识体系架构效果图对指定图片可以达到检测的
转载
2023-11-10 21:29:43
305阅读
1评论
python实现手势识别（入门）使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久，看到了很多有意思的项目，尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下（PS：和那些大佬比起来真的是差远了，毕竟刚接触不久），主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。最终实现结果： 手势识别python实现手势识别（入门）获取视频（摄像头
转载
2024-04-01 10:06:18
102阅读
这一次主要是实践部分.首先还是贴出源码.#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define n 8 //n个训练样本
int main()
{
//【1】 设置
转载
2024-04-16 10:31:11
63阅读
Opencv SVM 的使用方法:
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/ml/ml.hpp>
usingnamespace cv;
int main()
{
// Data for visual represent
