摄像头人脸识别测距应用实现在上篇中初步实现了摄像头人脸识别测距，经过研究发现测试时只能是成人测的相对还可以，小孩子就不太准了，这和标定参照是有很大关系的。于是对软件进行了进一步优化和完善，增加了性别，年龄的识别，在得到性别和年龄后再根据大数据得到相应的参数来测出与摄像头的距离是比较正确的方向。在不同的摄像头使用时增加了标定功能，能适用于不同的摄像头。本次使用了opencv4.01+qt5.11.3
详细阐述了人脸识别中的经典算法与深度学习算法。
手动实现了三种人脸识别经典算法：
- 基于主成分分析（PCA）的Eigenfaces特征脸方法；
- 基于线性判别分析（LDA）的Fisherfaces特征脸方法；
- 局部二进制模式（LBP）直方图方法。
实验对比分析了三种人脸识别经典算法 和 CNN 实现人脸识别的特点以及异同点。
一点说明
1、谷歌云的Vision APIGoogle Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术，可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快
• @return 相同尺寸的灰度图片的MAT对象
*/
static Mat buildGrayImage(Mat src) {
return new Mat(src.rows(), src.cols(), CV_8UC1);
}
/**
• 初始化操作，例如模型下载
• @throws Exception
*/
void init() throws Exception;
/**
• 得到原始帧
简介这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的图像识别及训练的项目包含车牌识别、人脸识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；拥有完整的训练过程、检测、识别过程的开源项目更是少之又少！！包含功能蓝、绿、黄车牌检测及车牌号码识别网上常见的轮廓提取车牌算法JAVA实现hsv色彩分割
图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
车牌识别成为了焦点，而车牌检测是车牌识别的基础和前提。本篇文章，主要讨论使用openCV实现车牌检测。 openCV是开源计算机视觉库，基于计算机视觉与机器学习，提供强大的图像处理能力。我们可以快速集成openCV库到android端，其中一种方式是直接安装openCV Manager，按需使用：启动服务去动态加载。这样前期配置更简
具体实现：图像识别算法实现——opencv # 车牌识别部分算法说明文档
## 图像通道
OpenCV 中，图像可以分别为1，2，3，4 通道
- 1 通道为灰度图；
- 2 通道的图像是RGB555和RGB565。2通道图在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。RGB555是16位的，2个字节，5+6+5，第一字节的
之前开发的时候老大让研究下图像识别的功能，同事推荐看看opencv，发现对于移动端来说opencv的资料和demo都比较少，现在整理下之前的工作成果。 首先是进行配置工作，先导入opencv的一个代码模块 之后是导入opencv的具体的算法，当然是c++写的 配置完毕后开始进行正式的代码阶段，首先权限设置，主要就是摄像头权限的获取 <uses-permission android:nam
图像识别算法都有哪些图像识别算法：1人脸识别类（Eigenface，Fisherface算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2车牌识别类，车型识别类（cnn）3字符识别（cnn)。。。。。。无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？一般的方案是，a先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，
为了方便复制粘贴，汇总一下基础图像处理代码（如有遗漏欢迎指出，后续再添加修改）没有原理讲解，我也是个小白，方便日后写代码直接复制使用做的笔记目录一、导入需要用的设置二、读入、显示、储存、退出图片1、读入图片2、图像显示3、保持图片4、退出5、删除窗口二、获得图像信息1、图像形状、像素、类型2、图像RGB值三、修改图像信息1、修改像素2、缩放 resize()3、旋转 getRo
计算机视觉是一个快速发展的科学领域，它处理从数字图像和视频中提取信息以获得对环境的高级理解。该技术主要应用于机器人、增强现实和自动驾驶汽车中的复杂问题，例如物体检测、导航空间测量、面部识别、动作和活动识别、驱动视觉和人体姿态估计。关键目标是了解人类视觉在 3D 世界中的工作原理，并将其转化为构建算法，以便在数码相机之前确定物体的结构和类型、控制计算机系统或为人们提供有关物体的信息.这是计算机视觉应
今天，在使用人脸识别的时候出现了一个问题我用了两种方法获取照片，一种是自定义相机，一种是调用系统相机调用系统相机，能够识别出来，没问题，然后我开始把人脸识别接口嵌入UI中，并使用自定义相机然后，出问题了，不论怎么识别，识别出来的结果都是正确的，也就是说，错误的照片也识别是正确的，这就是个大问题了但是，自定义相机得到的图片属性和调用系统相机得到的图片是一样的，然后测试开始先调用系统相机获得照片，up
Google、Baidu 等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能，测试了下效果还不错~ 那这种技术的原理是什么呢？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，
最近需要用Java做一个图像识别的东西，查了一些资料，在此写一个基于Tess4J的教程，方便其他人参考和使用。其实做图像识别，也可以使用TESSERACT-OCR来实现，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高，使用Tess4J只需要下载相关Jar包，导入项目，再把项目封装好就可以处处运行了。首先，下载Tess4J的相关资源（一个压缩包），官网：http://tess4j.source
图像识别图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。 现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域 。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预
原创
2021-10-30 11:21:12
3572阅读
点赞
视觉是人获知外界事物多元信息的一个重要渠道，人眼会将获得的信息传入大脑，由大脑结合人类知识经验处理分析信息，完成信息的识别。在光电技术迅猛发展的背景下，出现了用机器替代人眼发挥识别功能的技术，也就是机器视觉技术。机器视觉顾名思义是用机器模拟人类视觉，从图像或者图像序列，识别检测实际生活中三维物体的形态及其运动情况。机器视觉的图像目标识别主要利用模式识别和图像处理，即从大量的图片中学习后提取目标图像
转载
2022-09-18 16:17:27
211阅读
3图
# 图像识别的介绍与实现
## 1. 引言
图像识别是一种人工智能技术，通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用的信息，并进行分类、识别等操作。图像识别在许多领域具有广泛的应用，比如人脸识别、物体检测、车牌识别等。
本文将介绍如何使用Java语言实现一个简单的图像识别系统，并通过代码示例和解释来帮助读者理解图像识别的原理和实现方法。
## 2. 图像识别的原理
图像识别的原理主要包括图像
一、什么是计算机视觉？ 为了说明这个问题我们来试想一个场景。 假设你和你女朋友去度假，然后你上传了很多照片到百度。但是现在在每张照片中找到你朋友的脸并标记它们要花费很多时间。实际上，百度已经足够智能，它可以帮你标记人物。那么，你认为自动的特征标记是如何工作的呢？ 简单来说，它通过计算机视觉来实现。计
原创
2021-06-14 20:47:00
3309阅读
