main.cpp#include "mainwindow.h"#include #include #include #include #inclu
原创
2022-08-16 16:36:09
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邀请朋友在公众号上分享了一篇云台摄像头跟踪的教程。看了教程，跟着做了摄像头部分的功能，发现说的比较简洁，来具体分析一下。 这个颜色检测是在HSV颜色空间下进行的。首先把红色跟踪过程封装成函数，单独建个color_trace.py文件，代码如下：1 import cv2
2 import numpy as np
3 import imutils
4
5 def color_trac
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2023-07-16 19:13:08
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用Opencv之颜色识别1.以下是我的基本流程：读入图像图像转成HSV高斯滤波筛选需要识别的颜色腐蚀操作找出轮廓画出轮廓接下来是我的总代码：import cv2
import numpy as np
import re
#颜色RBG取值
color = {
"blue": {"color_lower": np.array([100, 43, 46]), "color_upper": np
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2023-08-19 23:56:19
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# 定义一个空列表
nameList = []
namelist = ["小张" , “小王” , "小李"]
list0 = [3, "小郑"] # 列表中的每一项可以是不同的数据类型
# 列表的遍历
for name in namelLst:
print(name)
flag = 0
while flag < len(nameList):
print(flag)
# 在列表的末尾追加项
如果要进行颜色检测，HSV颜色空间是当前最常用的。 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。 RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是
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2023-07-14 13:19:56
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摘 要计算机视觉应用于水果的品质检测，带来了许多方便。既可以提高检测的精度、准确度。又节省了大量的劳动力，让人们从繁重的人工检测工作中解脱出来。本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级检测的基本理论和方法。研究了苹果图像的预处理，包括平滑滤波、图像的灰度化以及图像的二值化。研究了苹果的大小检测。先把苹果图像与背景分离，再计算出苹果图像的像素点数，通过预先测定出的一个像素点与真是面积
文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2
对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
颜色传感器用途十分广泛，主要用于自动化工业生产领域，举例来说，在包装生产过程中，机器要确定哪种产品放在什么颜色的包装中、糖果包装膜应该在何时切割、如何保证玩具、香水瓶或其它产品其正面朝向包装盒的玻璃纸窗口等等。 目前，用于颜色识别的传感器有两种基本类型（都属于光电式的）：其一是色标传感器，它使用一个白炽灯光源或单色LED光源；其二是RGB（红绿蓝）颜色传感器，它检测目标物体对三基色的反射比率，从而
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2023-07-07 22:16:49
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开源代码：https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/InvisibilityCloak如果你是像我这样的哈利波特粉丝，你会知道隐形斗篷是什么。 是! 这是哈利波特用来隐形的斗篷。 当然，我们都知道隐形斗篷不是真的 - 这都是图形技巧。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的简单计算机视觉技术创建我们自己的“隐形衣”。 使用C
摄像头识别红色和蓝色并框选，当该颜色为摄像头屏幕上大多数颜色时打印出该颜色的名称新手学习笔记，第一次写博客，若有错误还请指出（ ~`_` ）~1.调包import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt2.初始设置 lower_red = np.array([0, 50, 100])
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2023-08-04 17:39:38
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上文向大家介绍了如何用最简单的RGB判据来初步提取火焰区域，现在我要给大家分享的是一种更加直观的判据——HSI判据。
为什么说HSI判据是更加直观的判据呢？老规矩，先介绍一下HSI色彩模型：
HSI颜色模型用H、S、I三参数描述颜色特性，其中：
H表示颜色的色调，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、冷色等。
H的
1、Material Theme 你是否厌倦了每天看到相同的 tabs 底部颜色?可以使用 Material Theme 来扩展 VsCode 的主题，这样就可以为 tabs 设置不同的颜色。 安装使用： 在扩展中搜索，找到按钮install下载然后打开的命令面板(Ctrl + Shift + P)，选择Material Theme: Set accent color并从列表中选择一个颜色，它将更
作者：陀飞轮自从去年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。其实Anchor-Free并不是一个新概念了，大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型，而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox的影子。下面主要讲一下有代表性
目标检测与图像分类技术的区别图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境，帮助数字图像作为输入。图像分类是一种用于对图像中特定对象的类别进行分类或预测的技术，该技术的主要目的是准确识别图像中的特征。图像分类技术涉及的主要步骤是确定合适的分类系统、特征提取、选择好的训练样本、图像预处理和选择合适的分类方法、分类后处理，最后对总体精度进行评估。在这种技
OPENCV颜色检测——库函数版本 这里的opencv颜色检测将类里面的核心处理函数改为了调用opencv库中自带的cv::threshold函数 程序源码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> class ColorDetector{ ...
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2021-08-30 17:24:00
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# 项目方案：快速检测图片颜色
## 背景介绍
在图像处理领域，如何快速准确地检测图片中的颜色是一个常见的问题。通过检测图片颜色，我们可以实现很多有趣的功能，比如图像搜索、图像分类、颜色分析等。本项目将介绍如何使用Python来快速检测图片颜色，并且给出代码示例。
## 技术方案
### 1. 使用Python的PIL库加载图片
首先，我们需要使用Python的PIL库（Pillow）来
缺陷检测系统
原创
2021-06-24 16:51:07
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OPENCV颜色检测——库函数版本 这里的opencv颜色检测将类里面的核心处理函数改为了调用opencv库中自带的cv::threshold函数 程序源码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> class ColorDetector{ ...
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2021-08-30 17:24:00
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