基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制 前言项目框架串口调试人脸识别模型训练机器预测关键技术通过级联分类器实现人脸识别槽函数定时器事件项目演示 前言本篇文章主要介绍使用Qt编程进行串口调试，并且基于 OpenCV实现人脸识别、以及模型训练及预测。我也是一个初学者，借此文章记录学习过程，并且进行自我总结，在写文章的过程中可以使得自己的思路更加清晰，也可以大家互相学习。项目框架整体的项目框架可以
目录（一）显示图像（二）标记色块2.1 `find_blobs`函数2.2 颜色阈值2.3 标记 （一）显示图像嵌入式图像处理环境：硬件平台：OpenMV4 Cam H7 Plus语言：Micro python软件：Openmv IDE首先对摄像头进行一个初始化来显示图像。引入模块sensor。import sensor, image, time # 引入感光元件模块sensor
sensor
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2024-02-29 17:40:35
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Roses are red, violets are blue, both are somehow similar, but the classifier has no clue.论文题目：《SimLoss: Class Similarities in Cross Entropy》（2020年） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.03182v1.pdf1.背景&nbs
1、感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。int getROI(Mat image, Rect rect)
{
Mat img=image.clone();
Mat r
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2024-02-11 09:02:04
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文章目录颜色的检测转换HSV模型inRange函数createTrackbar函数----滑块示例 颜色的检测转换HSV模型颜色检测通常要从HSV图像中检测，所以先将原图转换成HSV模型。（用cvtColor函数，详情参考本人这篇文章：【OpenCV入门】一些基本的图像处理）inRange函数函数作用：对图像进行二值化处理，将在阈值范围[lowerb,upperb]内的像素值设置为白色（255）
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2024-03-01 15:44:50
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有时技术会增强艺术,有时它会破坏艺术。为黑白电影着色是一个可以追溯到 1902 年的非常古老的想法。几十年来，许多电影创作者反对为黑白电影着色的想法，并认为这是对他们艺术的破坏。今天，它被认为是对艺术形式的一种改进。如果算法不使用任何用户输入，那不是很酷吗？1.定义着色问题让我们首先根据 CIE Lab 色彩空间来定义着色问题。与 RGB 颜色空间一样，它是一个 3 通道颜色空间，但与 RGB
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2024-02-29 18:33:05
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一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
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2023-12-23 20:45:55
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什么是轮廓？轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点 (沿着边界)并具有相同颜色或强度的曲线。轮廓是形状分析和目标检测与识别的重要工具。为了更好的准确性，我们将使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，我们需要应用阈值或canny边缘检测。findContours 函数可以用来修改源图像。如果我们在找到轮廓之后还想要源图像，要确保在使用函数前，把原图像信息存储到其他变量中。在OpenCV 中，寻找轮
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2024-05-24 21:33:45
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VVC和HEVC与AVC一样，都是基于块的混合编码框架，其编码流程也都类似。下图是VVC的编码架构。VVC和HEVC的块划分有很多类似的地方，同时划分方式、形状、尺寸等又有很多不同。1、slices，tiles和bricks划分VVC里的slice和tile跟HEVC是一样的。一帧图像被划分为一个或多个tile行和tile列，每个tile是一个矩形区域包含整数个CTU。...
原创
2021-07-09 15:22:55
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文章目录前言一、Mask二、彩色直方图三、画出基本图形四、图片上显示文本五、人脸检测 前言本文为9月10日OpenCV学习笔记——Mask、彩色直方图、人脸检测，分为五个章节：Mask；彩色直方图；画出基本图形；图片上显示文本；人脸检测。一、Mask提取感兴趣的区域。import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as
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2024-04-11 13:08:42
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我们大家未来的命运如何，将会遭遇到什么，现在谁也难以预料，所能把握的，唯此心而已。前言 大家好，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取（【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取），这样做的目的是，使我们能够对图像的局部进行处理，而不是整个图像，因此，可以大大节
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2024-04-29 14:29:15
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静态语句块和语句块的区别静态方法和静态（static）语句块的区别 用一下程序为例： public class Test { static{ System.out.println("------static------"); } public static void main(String[] args) { Cat cat = new Cat(); } } class Animo{ static
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2023-10-06 10:13:38
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# Python划分语句块
在Python中，代码以块（Block）的形式组织，不同的块通过缩进来划分，这一点与许多其他编程语言显著不同。理解Python如何划分语句块对于学习Python的编程者来说至关重要，因为这不仅影响代码的可读性，还直接关系到代码的执行逻辑。
## 什么是语句块？
语句块是指由一组语句组成的代码块，这些语句在控制结构（如条件语句、循环语句等）的上下文中执行。在Pyth
原创
2024-10-28 06:06:09
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在Python编程中，划分语句块是一个基本而重要的概念。这一过程不仅影响代码的可读性，还直接关系到程序的执行逻辑。以下是操作过程中遇到的具体情况和解决方案。
## 问题背景
在开发一个较为复杂的Python脚本时，某位开发者发现，在对多个功能模块进行组合时，代码的逻辑结构变得异常复杂，并出现了错误的执行路径。以一个简单的数字分类程序为例，用户希望输入各种数值，程序能够将其分类至不同列表中。在这
目录文章背景openmv介绍openmv色块识别原理openmv色块识别代码最终结果疑惑细解：关于阈值的设置：关于自动增益和白平衡文章背景 我们都听说过什么图像识别、色块识别，并且在2021年电赛——智能送药小车中也使用到了相关技术，那么你知道相关的原理和实现方法吗？接下来小蛋糕带你一探究竟。openmv
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2024-03-15 13:30:04
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一、前言：这个色块检测真的没什么可以说的，非常简单烧一下例程，改一下阈值就可以使用 二、代码展示# 色块监测 例子
#
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块
# 这个例子查找的颜色是深绿色
import sensor, image, time
# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
green_threshold = (30
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2023-10-22 08:30:27
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文章目录一、sensor.snapshot()拍一张照片二、image.find_blogs()查找色块三、image.find_lines()查找直线四、image.find_line_segments()查找线段五、image.find_circles()查找圆形六、image.find_rects()查找矩形七、image.draw_rectangle()画一个矩阵八、blob.rect(
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2024-01-27 21:00:19
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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