前言 上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》，对HSV的颜色进行了一个简单的了解，这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。...使用示例1：针对单通道图像 dst(I) = lowerb(I)0 ≤ src(I)0 < upperb(I)0 即，如果一幅灰度图像的某个像素的灰度值在指定的高、低阈值范围之内，则在dst图像中令该像素值为...使用示例2：针对三通道图像 dst(I) = lowerb(I)0 ≤ src(I)0 < upperb(I)0 ∧ lowerb(I)1 ≤ src(I)1 < upperb(I)1 ∧lowerb(...---- 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--video2，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ? ?...下面我们就通过InRange的函数把蓝色提取出来进行分割。
所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。...在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。 例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
介绍 在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。 首先，让我们看看什么是计算机视觉，OpenCV 是一个开源计算机视觉库。...我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。 1. 特征检测算法 1.1 Harris角点检测 Harris角点检测算法用于检测输入图像中的角点。该算法有三个主要步骤。...这些区域是 OpenCV 中的轮廓，具有一些额外的特征，如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。...它目前正在你的手机和应用程序中使用，例如 Google 照片，你可以在其中对人进行分组，你看到的图像是根据人分组的。 这个算法不需要任何主要的计算。它不需要GPU。快速而简短。它适用于关键点匹配。
使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪 在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单，可以使用resize函数对图像进行缩放，使用对cv2.typing.MatLike...操作，如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪， 如有下面一副图像： 可以去https://github.com.../murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/shapes.png地址下载 使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示...1000,500)) # 将原图缩放成1000*500 print(imgResize.shape) # 打印缩放后的图像大小 imgCropped = img[46:119,352:495] # 对原图进行裁剪...| Including 3xProjects | Computer Vision Learn-OpenCV-in-3-hours OpenCV官网 OpenCV-Get Started OpenCV
这些点是在对数据集进行处理并通过卷积神经网络（CNN）进行全面训练时生成的。 具体步骤 步骤1：需求收集（模型权重）和负载网络 训练有素的模型需要加载到OpenCV中。...blobFromImage函数将图像从OpenCV格式转换为Caffe blob格式，以便可以将其作为输入输入到网络。...由于OpenCV和Caffe都使用BGR格式，因此无需交换R和B通道。...OpenCV中DNN类的正向方法进行预测，该方法通过网络进行正向传递，这只是说它正在进行预测的另一种方式。...我们还使用阈值来减少错误检测。 ? 置信度图 一旦检测到关键点，我们便将其绘制在图像上。
【Long exposure with OpenCV and Python】，仅做学习分享。...通过对固定相机在给定时间内拍摄的图像进行平均，我们可以模拟长时间曝光。 由于视频只是一系列图像，我们可以很容易地通过平均视频中的所有帧来构造长曝光。其效果是出乎意料的好，就像这篇博客文章的顶部图片。...我们今天的目标是简单地实现这种效果，使用Python和OpenCV从输入视频中自动创建类似于长曝光的图像。对于输入的视频，我们会将所有帧平均起来(相等地加权)，以产生长曝光效果。...RGB通道像素值来初始化(只有在第一次循环时才需要这样做，因此使用If语句)。...让我们继续第二个河流的例子： 处理效果： 总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用OpenCV和图像处理技术来模拟长时间曝光的图像。
目录 demo.c CMakeLists.txt 效果 注 直接上代码吧： demo.c #include #include opencv2/highgui.hpp> #include...opencv2/core.hpp> #include opencv2/xfeatures2d.hpp> int main() { int64 t1, t2; double tkpt...endl; return 0; } CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.22) project(demo) find_package(OpenCV...ENDIF(UNIX) set(CMAKE_CXX_STANDARD 20) add_executable(demo main.cpp) target_link_libraries(demo ${OpenCV_LIBS
点击视频：一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成，把一张脸演变为另外一张脸。...在OpenCV中，可以使用getAffineTransform来计算149对三角形各自的仿射变换。最后，在图片2和合成图片间重复这个过程即可。...对图片1中的所有三角形重复使用这个变形过程，可得到图片1的变形版。同样的，可以得到图片2的变形版。在OpenCV中，可以用warpAffine函数来实现这个变形。...中间的图片是将左、右两图按50%的比例进行混合。本文的第一个视频展示了使用不同alpha数值的动画。动画可以很好地掩盖合成过程的一些瑕疵；参议员特德•克鲁兹也喜欢这样的小把戏。...applyAffineTransform(Mat &warpImage, Mat &src, vector &srcTri, vector &dstTri) { //对于给定的一对三角形
最近做的项目中有使用到 OpenCV ，并且利用了 OpenCV 对图片做一些简单的处理。所以今天打算记录一下一些常用的 OpenCV 操作。...以下的 OpenCV 代码都是基于 OpenCV v3.3.0 aar 版本 二值化 所谓的二值化，就是将图片上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图片呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。...origin.release(); gray.release(); out.release(); return result; } 去燥 如果发现二值化后燥点比较多，这时候就需要使用去燥处理了
title: C++ vector排序 tags: c++,vector,排序 grammar_cjkRuby: true --- 每次都要重复造轮子真的很累，所以用别人的吧。...目的：对vector进行排序 示例： 记得将 algorithm 这个头文件包括进去 #include #include #include <algorithm
此外，Darknet使用OpenMP（应用程序编程接口）进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。 ?...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割.../bird.png') 接下来我们使用滤波器对该图像进行预处理，对图像进行模糊操作，以减少图像中的细微差异。在OpenCV中提供了4个内置的滤波器，以满足用户对图像进行不同滤波的需求。...模糊后的图像 如果小伙伴对图像滤波感兴趣，可以在这里进行了解https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc...使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈值分割，这可能是一个相当繁琐的任务。
如果我们仅使用耳廓大小作为特征来仅使用这两个图像来训练模型，则我们将有50％的真阴性或假阳性。这带来了另一个重要的观点。如果您想在模型中获得更高的成功，则应谨慎选择该功能。...我们可以使用哈里斯角点检测或精巧边缘检测之类的技术来检测边缘。我们需要将汽车，行人，标志与图像分开。我们可以使用OpenCV专门识别卡车。...OpenCV提供了许多模板匹配方法。这是相关系数的数学公式。 一旦在两个图像中都找到匹配项，它将选出相似点。OpenCV官方文档在此处提供了带有代码示例的详细信息。让我们找到路上的卡车。...OpenCV使用此图像收集了特征并找到了卡车。...最后，我们使用模板匹配来识别道路上的卡车。
代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤： 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...该过程遵循一种简单易行的方法，通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。 该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始，表示 k 个组质心。...cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS 只是指示 OpenCV 最初随机分配集群的值。...图像处理一般以各种编程语言实现——Java、matplotlib、C++ 等。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能，并且有很多相关的培训可供使用。
在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。...本文主要的知识点包含一下内容： 关键点检测 局部不变描述符（SIFT，SURF等） 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下： 特征检测与提取 给定上述一对图像...现在，我们想比较两组特征，并尽可能显示更多相似性的特征点对。使用OpenCV，特征点匹配需要Matcher对象。在这里，我们探索两种方式：暴力匹配器（BruteForce）和KNN（k最近邻）。...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里得距离。对于ORB和BRISK等其他特征提取器，建议使用汉明距离。...我们要使用OpenCV创建BruteForce Matcher，一般情况下，我们只需要指定2个参数即可。第一个是距离度量。第二个是是否进行交叉检测的布尔参数。
生活中我们不止一次地使用过直播，但从未想过如何通过编程实现。大家好，我们在这里向大家介绍如何使用OpenCV和python的套接字编程。...今天，我们将借助OpenCV和socket编程创建一个实时流媒体应用程序，我们将从头开始为服务器和客户端开发代码。 什么是OpenCV？ Opencv是一个计算机视觉库。...该库具有多种功能，因此我们可以使用网络摄像头和编程来处理图像和视频。 什么是socket编程？ 简单地说，socket编程意味着使用TCP或UDP等互联网协议在端口上的两个或多个服务器之间进行通信。...有时使用它是有风险的，因为假设我们的数据包没有发送给用户，它不会告诉我们，所以我们有数据丢失的风险，而不是它易于使用。...现在，我们将使用函数imdecode对数据变量中接收的数据进行解码，imshow函数将显示一个流窗口。cv2.waitkey（10）将每隔10毫秒单击/收集数据，直到你们按enter键并输入数字13。
说起神经网络，很多人以为只有Keras或者tensorflow才支持，其实OpenCV也支持神经网络的，下面就使用OpenCV的神经网络进行手写数字识别，训练10次的准确率就高达96%。...环境准备： vs2015 OpenCV4.5.0 以下为ANN神经网络的训练代码： #include #includeopencv.hpp> #include 进行训练... 训练完成 开始进行预测......使用ann的模型文件识别OpenCV加载的手写数字图片，代码如下： #include #includeopencv.hpp> using namespace std; using...ANN模型能正确识别手写数字，并且ANN模型由于保存的是权重参数，因此模型文件极小，非常适合在端上进行部署。
支持向量机svm也是一种机器学习算法，采用空间超平面进行数据分割，在这篇博客中我们将使用svm进行手写数字的识别，使用该算法，识别率可以达到96.72%。...环境准备： vs2015 OpenCV4.5.0 下面的代码为svm模型训练代码： #include #includeopencv.hpp> #include .../mnist/train-images.idx3-ubyte"; string train_labels_path = "G:/vs2015_opencv_ml/mnist/train-labels.idx1...= "G:/vs2015_opencv_ml/mnist/t10k-labels.idx1-ubyte"; int main() { /* ---------第一部分：训练数据准备--------...开始进行训练... 训练完成 开始进行预测... 预测完成 测试数据集上的准确率为：96.72% 可见svm模型对手写数字的准确率高达96.72%，下面调用该模型进行图片读取的识别。
机器人对物体进行移动跟随 1.物体识别 2.移动跟随 1.物体识别 本案例实现对特殊颜色物体的识别，并实现根据物体位置的改变进行控制跟随。
它在工业界和学术界使用非常广泛，包括机器人，嵌入式设备，移动电话，和高性能的计算环境。DLIB有开源许可，因此可以在任何应用程序中免费使用。...使用起来也是比较简单的，首先进行安装： pip install dlib pip install opencv-python 关于人脸检测这块的函数是get_frontal_face_detector...关于get_frontal_face_detector的使用参数可以看下官方例子： #!...Detection {}, score: {}, face_type:{}".format( d, scores[i], idx[i])) 重点说明第二个参数，设置为1表示一次上采样，对原图进行上采样放大...也可以设置为其它值，比如2，表示进行两次上采样。 参考 人脸检测算法综述: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36621308?
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