什么是人脸识别人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前的人脸识别技术已经非常成熟了，还发展成3D人脸识别。而且现在各大厂商也都提供了人脸识别的API接口供我们调用，可以说几行代码就可以完成人脸识别。但是人脸识别的根本还是
目录人脸检测和人脸识别级联分类器分析人脸位置检测其他内容眼睛检测猫脸检测人脸识别Eigenfaces 人脸识别器Fisherfaces 人脸识别器Local Binary Pattern Histogram 人脸识别器小结人脸检测和人脸识别人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，也是计算机视觉重点发展的技术。机器学习算法诞生之后，计算机可以通过摄像头等输入设备自动分析图像中包
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2024-03-01 14:50:12
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
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2023-11-21 19:29:00
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利用OpenCV将实时读取视频流，将每一帧的图像转换为hsv类型，将特定hsv颜色区间的物体的像素值置为255，将区间之外的像素值置为0，形成黑白图像，再利用erode对图像进行腐蚀消除部分噪音区域和dilate对图像进行膨胀，将检测到的物体放大，最后在进行绘制操作。特别注意：因为我用的是绿色的笔来作为待检测物体，所以颜色接近绿色的物体都可能会被检测到。这个方法容易受到外界光线，背景颜色的影响，通
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2023-08-04 12:55:19
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目标检测技术作为计算机视觉的基础任务之一，在过去几十年取得了显著的进步，尤其近几年，随着深度学习的发展，基于深度神经网络的标准正框目标检测方法迅速取代了传统方法，成为智能安防、家居、出行等领域不可或缺的关键技术，比如人脸检测、人体检测、车辆检测、通用物体检测等。然而，还有一些场景的目标普遍带有任意旋转的多角度并且呈现密集排列，普通正框检测的方法无法满足需求，比如遥感目标检测、货架商品
本文作者：小嗷 例如，在上面的图片中，你可以看到，汽车的镜子只不过是一个包含了像素点的所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能根据我们的需要而变化，但最终，计算机世界中的所有图像都可能被简化为数字矩阵和描述矩阵本身的其他信息。OpenCV是一个计算机视觉库，它的主要焦点是处理和操作这些信息。因此，您需要熟悉的第一件事是OpenCV如何存储和处理图像。MatOpenCV自2001年以来就一直存
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2024-06-18 21:32:12
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尺度不变特征核心是不同尺度拍摄的两幅图像的同一个物体，对应的两个theta比率等于拍摄两幅图像的尺度的比率。而OpenCV提供的SIFT和Surf正是利用尺度不变性就行特征点检测的代表。它们的原理可以参考本文的参考文献，写的很详细，本来想在这里介绍下它们的原理的，但是看到参考的blog中写的太好了，我不能写的这么清楚，就省去了。使用起来也很方便，比如利用Sift找到匹配物体代码如下：int mai
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2024-01-12 11:09:50
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数字图像与机器视觉--基于python+opencv识别硬币和细胞数量以及条形码检测一、用奇异值分解（SVD）对一张图片进行特征值提取（降维）处理奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。具体代码如下import numpy as np
imp
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2023-08-17 16:14:26
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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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据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入模型，执行
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2024-01-04 17:08:48
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2024-03-01 14:49:16
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一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
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2024-03-18 20:57:06
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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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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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前言今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程中下载一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可以是多个类别。目标
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2024-05-08 21:49:04
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目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
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2023-10-09 00:11:06
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调整基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别的参数1. 基于HAAR特征的AdaBoost级联分类器的物体识别问题很多训练好的XML文件不好用。2. 调整参数的意义 既然训练好的XML文件不好用，是不是意味着要重新训练分类器？如果需要检测的物体在OpenCV中有，那么尽量用OpenCV中自带的分类器。因为自带的分类器包含了很多工作
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2024-07-31 17:04:05
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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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2024-02-11 21:18:03
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