人类是如何识别一个物体的呢，当然要对面前的这个物体为何物要有一个概念，人类一生下来就开始通过视觉获取世间万物的信息，包括一种物体形状、颜色、成分等，以及通过学习认识到这种物体的其他信息比如物理的、化学的特性，这些信息是不能通过观察得到的；就这样人对一种新物就有了把握，并且物体的各种特征形成了数据存放在人的大脑里面，以后每当又遇到同类物体的时候通过抓住物体的特征识别出这种物体。图像学中
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2024-08-07 11:00:14
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基本概念自动识别技术（Automatic Identification and Data Capture）就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。自动识别技术将计算机、光、电、通信和网络技术融为一体，与互联网、移动通信等技术相结合，实现了全球范围内物品的跟踪与信息的共享，从而给物体赋予
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2023-11-27 12:36:19
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# 工业物体识别的Python实现指南
在工业环境中，物体识别技术是非常重要的，它可以提高生产效率，降低人工成本。对于刚入行的开发者来说，理解整个工作流程是首要的。本文将详细讲解如何实现一个简单的物体识别项目，包括每一步的具体代码和注释。
## 流程概述
以下是实现工业物体识别的基本步骤：
| 步骤 | 说明 | 预计时间
目录1--前言2--处理ORL数据集3--Eigenfaces复现过程4--Fisherfaces复现过程5--分析1--前言①SYSU模式识别课程作业②配置：基于Windows11、OpenCV4.5.5、VSCode、CMake③原理及源码介绍：Face Recognition with OpenCV④数据集：ORL Database of Faces2--处理ORL数据集①源码：import
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2024-09-10 20:46:26
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文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
# Java OpenCV 分类器物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它使计算机能够识别、分类和定位图像中的物体。Java结合OpenCV库使得这一任务变得更加容易。本文将介绍如何使用Java和OpenCV实现简单的物体识别，并附带代码示例。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉
原创
2024-09-30 04:50:44
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利用opencv进行移动物体检测
进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域，就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大，通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混
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2023-07-25 23:38:28
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一、下载Tensorflow object detection API工程源码 网址：https://github.com/tensorflow/models，可通过Git下载，打开Git Bash，输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载。二、标记需要训练的图片 ①、在第一步下载的工程文件models\research\
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2024-01-08 15:15:50
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# Python物体识别实现指南
## 引言
在现代计算机视觉中，物体识别是一个重要的应用领域。通过使用Python编程语言，我们可以实现高效准确的物体识别系统。本文将指导刚入行的小白开发者如何实现Python物体识别，包括整个流程、每一步所需的代码和代码的解释。
## 任务概述
在物体识别任务中，我们将使用Python编程语言和一些开源库来实现。整个流程可以分为以下几个关键步骤：
| 步骤
原创
2023-08-26 12:18:00
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# 用Python实现物体识别
物体识别是计算机视觉中的一个重要领域，借助现代深度学习技术，我们可以使用Python实现物体识别。接下来，我将为你详细介绍整个实现流程以及每一步的具体代码。
## 流程概览
首先，我们可以通过下表来概述实现物体识别的主要步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------
# 物体识别在Python中的应用
物体识别是计算机视觉领域的重要任务，其目标是通过图像或视频分析，识别和分类图像中的物体。近年来，机器学习和深度学习的发展使得这一任务变得更加高效和精准。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中进行物体识别，并提供一个简单的代码示例。
## 物体识别的基本概念
物体识别是识别和分类图像内容的过程。这一过程通常涉及以下几个步骤：
1. **图像采集**：
原创
2024-08-17 04:32:20
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物体模块识别展示系统华创科技物体模块识别展示系统（AR感知桌面）是基于华创十年从业经验研发的VR引擎技术和物联网识别技术及增强现实的互动展示系统，组件基本包括华创科技互动展示台、无缝大屏及一组软件工具。工具包括华创三维编辑器、华创实体界面编辑器和华创科技音视频播放器。这些互动套件可以将复杂的交互逻辑以直观的方式和炫酷的效果呈现在观众眼前，可广泛应用在展览展示、方案推演、演示汇报、仿真
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2023-09-04 14:14:23
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INRIA Person Dataset”这个网站，链接为点击打开链接，在下边有个蓝色here（970M），点击下载即可，也可以去我的网盘下载，地址点击打开链接，主要是外国网站太难下载了，我费了很大劲才下载成功，没必要因为样本耽误太多时间。千万千万注意要更改图片文件的路径，换成你自己的。#include <iostream>
#include <iostream>#incl
介绍OpenCV+Python使用OpenCV构建图像识别算法，识别图片中的米粒个数，并计算米粒的平均面积和长度软件架构模块：OpenCV 4.0.0.21编程语言：Python 3.7.2编译器：PyCharm 2018程序设计思路首先介绍一下程序设计的思路：图像采集(取到图像)：可以用摄像头拍摄或者图片直接导入图像预处理：对图像进行灰度化基于灰度的阈值分割：使用局部大津算法进行阈值分割二值化，
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2024-06-26 07:28:37
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前言： 第一种方法是人脸检测中最常用的是Haar-Adaboost算法，该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。adaboost 是一套机器学习的框架，根据给出的正样本和副样本训练一个用于识别正样本一类物体的模型。这个模型的本质就是分类器，又叫做级联（cascade）分类器。本文主要是学习使用OpenCV自带的adaboost+haar特征程序
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2023-11-28 14:57:17
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1.windows系统下需要编译安装opencv3.4(注意opencv4.1没有分类器)遇到windows下的opencv编译问题参考：windows7+vs2019编译opencv注意：本机编译的opencv_createsamples.exe程序和opencv_traincascade.exe程序只有通过本机编译才能在本机正常使用。2.然后按照这个教程执行：opencv实时识别指定物体注意：
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2023-09-27 19:55:39
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网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
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2024-03-07 17:10:05
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第一次尝试训练自己的分类器，中间经过了一些曲折，终于成功了。在此将过程分享给大家，希望对初学者有帮助。经过实际操作，发现最困难的部分确实是样本的准备，不仅数量要多，而且要包括各种场景，才能最终达到目标检测的目的，这里只是简单介绍一下训练过程。对于目标的准确检测还需要从各个方面进行优化。整个过程分为三步：1、创建样本；2、训练分类器；3、利用训练好的分类器进行目标检测为了方便进行创建，这里将open
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2023-09-15 22:30:24
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google最近公布了基于tensorflow物体识别的Api，本文将利用Diego1#的深度摄像头调用物体识别API，在识别物体的同时计算物体与出机器人摄像头的距离。原理如下： Object Detection 订阅Openni发布的Image消息，识别视频帧中的物体 Object Depth 订阅Openni发布的Depth Image消息，根据Object Detection识别出的物体列表
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2023-09-30 09:32:16
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