目录一、轮廓概念轮廓和边缘的区别：findContours 方法说明实现计算轮廓绘制轮廓二、轮廓特征三、轮廓近似近似边界矩形外接圆一、轮廓概念轮廓和边缘的区别：边缘主要是反映梯度的变化，可以是零零散散的线条；
轮廓是一个整体；findContours 方法说明findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -
图像的边缘、轮廓检测在人类视觉和计算机视觉中均起着重要的作用。人类能够仅凭一张背景剪影或一张草图就能识别出物体的类型和姿态。OpenCV提供了许多边缘检测l滤波函数，包括Laplacian( )、Sobel（）以及Scharr（）。这些函数都能将边缘转化为白色或其他饱和的颜色，将非边缘转化为黑色，但是，这些函数不能有效的区分噪声错误的判断为边缘。解决这个问题的办法是对图像进行模糊处理。这里介绍一种
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2024-10-14 07:41:47
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一、引言在OpenCV中，轮廓检测是一种常用的图像处理技术，用于找到图像中的对象的边界。轮廓是图像中相连的边界像素的连续曲线。二、具体步骤检测轮廓的API： image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method)参数：img：需要实现轮廓检测的原图mode: 轮廓的检索模式，主要有四种方式： 
代码部份二维快速傅里叶简单图像：d = zeros(32,32); //32*32图像
d(13:20, 13:20) = 1; //中心白色方块大小为8*8
figure(1);
imshow(d, ‘notruesize’);
figure(2);
imshow(abs(ff2(d)), [-1, 5], ‘notruesize’); //傅里叶变换矩阵的元素一般为复数，应对变换后的结果求模；
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2024-05-05 21:14:27
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文章目录0 前言2 相关技术2.1 VGG-Net模型2.2 VGG-Net在植物识别的优势(1) 卷积核，池化核大小固定(2) 特征提取更全面(3) 网络训练误差收敛速度较快3 VGG-Net的搭建3.1 Tornado简介(1) 优势(2) 关键代码4 Inception V3 神经网络4.1 网络结构5 开始训练5.1 数据集5.2 关键代码5.3 模型预测6 效果展示6.1 主页面展示6
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2024-08-07 19:33:24
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作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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cv2.findContours(img,mode,method)mode:轮廓检索模式RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓RETR_LIST：检索所有轮廓，并把它们保存在一条链表中RETR_CCOMP:检索所有的轮廓，并把他们组织为两层，顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次【注意注意，这个最为常用】method：轮廓逼近
文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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在python3下用PIL做图像处理 Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块，支持多种格式，并提供强大的图形与图像处理功能。目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7，并不支持python3，但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了。这一非官方下载地址http://www.lf
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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一、创建图片描述符1.1 下载创建图片描述符的项目demo链接1.2 下载好后，存储到D盘，或其他盘里** 注意：** 把你想要的图片放到项目的目录里。1.3 安装依赖 node.js 在cmd中执行操作命令node app.js -i <path-to-the-img/image-name.jpg/png>1.4 具体执行流程为下图1.5 在这之后，您将在新生成的output文件夹
face_recognition人脸识别模块的使用教程文章目录：一、face_recognition模块介绍二、face_recognition模块的使用和案例介绍 为什么要用这个，当然是简单快捷，封装API易于使用，准确率还行，还开源，当然是不二之选啦一、face_recognition模块介绍face_recognition基于dlib实现，用深度学习训练数据，模型准确率高达99.38%gi
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2024-07-01 16:40:05
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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搜索是我们很多人发现信息的主要渠道，但只能搜索文字显然是不够的，图像和视频肯定是搜索领域的下一个发展方向。当然，GooglePhotos已经能够部分实现这个功能了，但很显然这还远远不够。 不过Google在周三宣布，他们提供了一个强大的图像识别工具，名为GoogleCloudVisionAPI。对于开发者们来说，这可能会是一个非常有用的工具，有了它，开发者们就可以让自己的软件、机器人知道图像
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2024-03-26 09:53:39
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伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中，发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，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像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
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2024-02-18 11:56:10
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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模式识别之图像识别笔记图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统可以分为三个部分： 1、图像处理(1) 基本概念① 定义：把输入图像转化为计算机能够接受处理的信号，再进行图像恢复、增强等预处理操作② 目的：为之后的图像特征做准备(2) 主要方法① 图像的数字化：对图
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2024-02-20 11:33:07
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关于图像处理方面的收获：五月中旬的时候接了个细胞检测的活，要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞，大致看了客户发给我显微镜上的图片，发现能做，于是就接了下来，客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以，本人因为一直做Java，做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后，做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
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2024-04-17 17:12:04
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