【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程,全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述,简单易学,内容翔实,满满干货!是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分,由浅入深、循序渐进,课程主讲老师-贾志刚
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割,提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中,输入的是低质量的图像,输出的是改善质量后的图像。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果,因为原图稍微大一点,半径也大了一些。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 TorchScript介绍 TorchScript是PyTorch模型推理部署的中间表示,可以在高性能环境libtorch(C ++)中直接加载,实现模型推理,而无需Pytorch训练框架依赖。torch.jit是torchscript Python语言包支持,支持pytorch模型快速,高效,无缝对接到libtorch运行时,实现高效推理。它是Pytorch中除了训练部分之外,开发者最需要掌握的Pytorch框架开发
圆特征在测量领域中应用广泛,比如:相机标定、位姿估计、目标跟踪等方面。圆经过透视投影,当成像平面与圆平面不平行时,圆经过透视投影为椭圆,圆心的透视投影点与椭圆的中心点不重合,这个偏差叫做椭圆构像偏差。鉴于此,研究如何绘制一个高精度的椭圆,对于整个测量系统的精度具有重要意义。
显着性是图像的突出部分,我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如,大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引,为此我们还特意停下来多看了一会儿?这就是广告的显着性,即使让我们可以一眼看到广告,也会被他吸引。
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆;反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆;为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要求比较严格,且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度,它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票,而只是计算轮廓点处的梯度向量,然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点,最后根据投票结果图确定圆心位置,其示意图如图1
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来。近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 OpenVINO2022版本发布之后,对之前旧版本的功能做明确的划分,其中仍然通过exe方式安装程序的是runtime推理包,支持ONNX、IR、PADDLE等模型读取与推理。但是模型优化转换、模型库下载功能等其他功能被分在一个叫Dev Tool的部分。该部分可以通过pip方式直接安装,然后通过命令行直接直线,完成模型的转换,下载等操作,跟之前版本易用性有较大提升!做个对比如下: Dev Tools安装与使用
大家好,在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中,我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
霍夫变换是检测直线或者圆的一种比较简单的方法。霍夫变换检测直线是比较简单的,做完以后是一个二维平面上的许多曲线,通过统计平面上交点的个数,就可以得出哪些点事处于同一条直线上的。
这个问题是谁问我的我已经不记得了,刚开始的时候他发了这张图像给我,让我给他看一下,我当时告诉他转换一下色彩空间提取就好啦,后来我记得他在微信上有问了我一次,今天我整理文件看到这张图又想起了,感觉他问了我好几次我都没回复挺不意思的,但是我实在不知道他是谁了,微信上消息太多,早已经把他淹没了,加之我记忆力退化严重,思来想去只好写篇文章告诉他,我回答了!如果看完感觉对你也有用,点在看支持即可!
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 显示效果 对象检测模型推理解析结果之后,经常需要在对象检测框上部添加文字类别跟其他表述文本,这样显示可以让人一目了然,非常清楚的知道各种检测类别跟自信度信息,但是这个可视化显示,OpenCV可以做的非常好,给人很直观的感觉。图示如下: 如何生成这种显示 OpenCV中有个获取字体跟文本宽高的函数,调用该函数可以获取 Size cv::getTextSize( const String
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
只有当直线完全在指定的矩形范围之外时,函数cv2.clipLine() 才会返回False
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型,AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
挑战题不会做也木有关系,但请务必在自行尝试后,再看下面的解答噢,不然...我也没办法( ̄▽ ̄)"
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测,当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时,系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员,让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
人员工装未穿戴识别预警系统基于OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术代替后台监控人员,人员工装未穿戴识别预警系统不需要人工干预自动识别不按要求穿工作服行为,发现违规行为立即抓拍存档同步后台人员及时处理违规行为,避免后续发生更大的危险事件。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术,对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测,当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时,立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理,同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。
随着信息技术的发展,我国餐饮建设也发生了很大变化。目前食堂大多以人工为主,推行一卡通消费,即自助选菜然后人工结算,这与以往使用饭票或现金结算相比,省去了找零的麻烦,在效率上有一定的提升。人工结算之所以效率低下,是因为食堂工作人员需要首先识别菜品种类,然后对应每种菜品价格,最后口头累计消费数额并打卡,同时在计算金额的过程中也可能会出错。这整一过程不仅需要较长时间,而且准确率也难以保证。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术,垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别,监测到垃圾桶存在垃圾溢出时,垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
占道经营出店摆摊监测识别系统通过python基于yolov7网络架构深度学习模型对城市街道进行实时监测,无需人为干预。当占道经营出店摆摊监测识别系统监测到有商户出店摆摊违规经营或者流动商贩占道经营时,系统立即告警同步后台监控人员及时处理及时预警。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测,当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修。OpenCV-Python是一个Python绑定库,旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术,智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中,在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法,Opencv实现了LBP特征的计算,但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法
前言:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
在之前的某个教程里,我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam(树莓派的相机)。这次,我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体,像下边的动图里那样:
和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 pycocotools安装问题与对策 MS-COCO Metrix工具包主要用来实现对象检测模型的性能评估,因此在对象检测模型训练中必须要求安装这个工具包,安装命令行如下: https://pypi.org/project/pycocotools/ pip install pycocotools 在中文windows10 系统中安装命令行如下: 一般会遇到的错误如下: 错误信息如下: UnicodeDec
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
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绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术,绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测,当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库,OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN(Python、C++)部署、OpenVINO(Python、C++)部署、ONNXRUNTIME-GPU(Python、C++)部署,然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息: GPU 1050TiCPU i7八代OS:Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
前阵子在做方案时,得了几张骨钉的图片,骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的,贴RFID标签成本太高,所以一般考虑还是OCR的识别比较好,因为本身骨钉的字符是按圆印上去的,直接截取图片进行OCR没法识别,需要经过图像处理后再识别,所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火,工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员,有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机,将火灾危险消灭在萌芽当中。
街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测,一旦发现到路面积水时,立即抓拍存档告警,同步信息到后台中心,提醒相关人员及时处理,避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库,旨在解决计算机视觉问题。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
导读:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
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