2023.8.5 文章目录1、OpenCV安装2、图片的读入、保存3、Canny算法边缘检测4、ROI mask5、霍夫变换6、离群值过滤7、最小二乘拟合8、直线绘制9、视频流读写 1、OpenCV安装conda管理虚拟环境与否看自己 pip install opencvimport cv2
print(cv2.__version__)查看该库是否安装成功2、图片的读入、保存import cv2
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2024-08-19 20:36:51
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KNN即K个最近邻，网上有很多关于KNN的文章。我大概总结下核心：假设有A图片，让A与训练样本依次计算相似度（可用欧式距离），挑选出K个与A图片相似度最大的图片，这K个图片中，哪种类型最多那么定义A图片也属于该类型。首先，需要有数字的训练样本 KNN的数字识别代码与基于SVM的数字识别大体一致核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就
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2024-09-23 12:04:25
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本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特
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2024-08-29 17:18:31
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<span style="color:#000080">1. cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges
（1）其中较大的threshold2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的，所以这时候用较小的thre
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2023-08-15 12:22:19
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把遇到的问题挨个记下来吧 ，都是比较弱智的问题。1：Mat result1(5, 5, CV_8UC1, Scalar(255));这句话 是创建一个5*5的矩阵，数据类型为CV_8UC1 意思为无符号字符型 C1代表通道数是1 Scalar(255)代表给矩阵元素赋值为255，result1(5, 5, CV_8UC2, Scalar(255，0));两个通
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2024-03-15 12:23:40
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简述边缘指像素值急剧变化的位置。对于识别物体而言，边缘起着非常重要的作用。边缘检测的目的是在不损害图像内容的情况下制作一个线图。其方式依然是以卷积为核心操作。知识点1.有时需要将原图片分别与若干个卷积核进行卷积，这时需要将各个卷积结果进行最终整合，整合的方式主要有以下四种方式取对应位置绝对值的和取对应位置平方和的开方取对应位置绝对值的最大值插值法：2.因为像素值的范围为0~255，所以图片数组最后
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2024-03-05 12:45:50
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初稿完成于2020.2.11上节课讲了图像的滤波，滤完波之后就需要进行“锐化”（锐化的概念参考上一届中的“模糊与锐化”的区分部分），用于边缘提取——这也是这节课的主要内容。除此之外，还会讲一些阈值化操作之类的常用操作，好了，直接进入正题——一、边缘检测边缘指图象中灰度发生急剧变化的区域，想得到边缘，就是要分析计算各个方向上像素点灰度的梯度变化。边缘检测有一些常用的算子和滤波器（显然，这里的滤波器用
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2024-02-22 13:59:37
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# Android实现斜纹效果虚线
在Android应用中，有时候需要展示一些特殊效果的线条，比如斜纹效果虚线。这种效果可以让界面看起来更加有趣和美观。本文将介绍如何在Android中实现斜纹效果虚线，并附带代码示例。
## 实现方法
在Android中，我们可以通过自定义View来实现斜纹效果虚线。具体步骤如下：
1. 创建一个自定义View类，继承自View。
2. 在自定义View
原创
2024-06-06 04:07:25
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在很多情况下，比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声时（图像偶尔会出现很大的值的时候），在这种情况下，用高斯滤波器对图像进行模糊的话，噪声是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和但仍然可见的散粒。而用非线性滤波会更好些。 1、中值滤波（Median filter）——medianBlur函数 该方法在去除脉冲噪声、斑点噪声（speckle noise）、椒盐噪声（
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2024-07-27 11:06:49
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概述基本要求就是针对一段视频，里面的人判断是否完成了随机指定的某个动作（左转、右转、抬头、点头、张嘴、眨眼）。这属于非静默的活体识别，需要用户配合。基本方案使用dlib的人脸检测和关键点检测算法，获得人脸的基本姿态信息。但是dlib的68点信息无法直接用于头部姿态估计。我自己设计了一种简单高效的算法，把68点信息抽象为为一个4维向量，格式为（x, y, is_mouth_open, is_eye_
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2024-02-11 07:16:26
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有一段时间没做总结了，天天不知道在忙什么啊！现在花一个小时的时间将第这几天学习的总结一下。边缘检测技术是图像分析的第一步，主要是利用图像的一阶导数的极值或者是二阶导数过零点点信息来提取边缘。说得简单点就是图像灰度变化的问题，在某些地方图像变化缓慢，那么它的一阶导数就小甚至为零，在变化剧烈的地方，就较大。书本上说的梯度，也就相当于导数，只是它有自己的方向而已。二阶导数是用来判断像素是在
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2023-11-25 18:52:38
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。 在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特
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2024-05-28 15:47:05
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在计算机视觉领域，行人检测是一个重要的研究方向，特别是在监控系统、自动驾驶以及人机交互等应用中。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的行人检测功能。本文将详细介绍如何在Python中配置OpenCV以进行行人检测，包括必要的环境配置、代码示例以及流程图和序列图的展示，以帮助读者更好地理解这个过程。
### 一、环境配置
在开始行人检测之前，需要确保已安装Python及相关依赖库。
目录1 find_package 使用简介 1.1 Module 模式 1.2 Config 模式2 问题分析3 解决方案 3.1 方案（一） 3.2 方案（二） 3.2.1 方式（1） 3.2.2 方式（2） 3.2.3 方式（3） 3.2.4 方式（4） 3.3 总结4 参考资料正文我在安装完 OpenCV 库之后，本来打算测试一下 OpenCV 库是否成功安装。结果出现了
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2024-07-31 19:42:36
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一个不知名大学生，江湖人称菜狗 original author: jacky Li Time of completion：2023.2.7 Last edited: 2023.2.7导读本文将使用Python、OpenCV对人脸进行检测，防止痴呆后忘了Quiet。目录基于OpenCV的视频处理 - 人脸检测拍摄影片检测人脸保存面孔和摘要视频输出运行中的管道作者有言基于OpenCV的视频
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2024-04-22 14:27:56
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2024-04-28 11:21:36
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