虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料,但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念,希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
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。
前面我们学习了轮廓提取,正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像,这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
我们已经更新了不少OpenCV的基础文章了,为了巩固一下学习效果,我们就做的小案例的实战进行强化。
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配,如有不对,还望指正
人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用,例如安全控制,自动标记照片和视频,以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中,我们将详细讨论人脸识别技术,以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片,我们如何找到车牌并提取文字?
某次测试中遇到了汉字点选的验证码,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的识别方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!
本章是设置 Python 2.7,OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后,我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
在日常生活中,经常会看到条形码的应用,比如超市买东西的生活,图书馆借书的时候。。。
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块,检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法,然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码,展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
前面一章《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取(附代码)》我们通过实战练习了怎么截取卡片信息,但是如果遇到了图片中卡片不是正方向的话我们就截取不了,这一篇我们在上面的基础上研究一下卡片的旋转截取。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中,我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
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在本文中,我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
本附录显示了如何在 OpenCV 应用中设置 Pygame 库以及如何使用 Pygame 进行窗口管理。 此外,附录还概述了 Pygame 的其他功能以及一些学习 Pygame 的资源。
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108153075 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
以 Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术(2001 年 Paul_Viola 和 Michael_Jones 提出)。它是基于机器学习的,通过使用大量的正负样本图像训练得到一个 ascade_function,最后再用它来做对象检测。 现在我们来学习面部检测。开始时,算法需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用。它们就像我们的卷积核。每一个特征是一个值,这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和
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。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,如果是大佬的话就可以跳过了)先看看网络摄像头的效果吧(在2060的电脑上运行 ) 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日,在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR,依然
对于给定的数独照片(尽可能干净整齐),进行一系列处理,提取位置和数字信息,这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法,数字识别时初步打算用knn来做,knn对手写体的精度一般,这里要求输入应该是打印体,这样才能保证正确率,最后通过数独求解的算法算出答案。
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
车牌识别是一种图像处理技术,用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
在opencv 中,有一个模板匹配的方法,详细原理可以看这篇文章:https://docs.opencv.org/4.5.4/de/da9/tutorial_template_matching.html。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具,尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起,这个第三方库也越来越受到重视,今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动(如二维卷积),并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节) 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。
人脸检测的常见步骤如下,如果想要将人脸准确地检测出来,需要通过建立人脸模型,获取准确区分人脸的分类器,这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。因此,下文主要偏向于实践。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》,这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了,在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来,同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头,因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景,读者在学完之后很难直接上手开始做项目,所以把第二本书定位为工程实战书籍类型,可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架,有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架,Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下,解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发,图像与视频分析处理,文本处理等Androd开发者经常遇到问题,考虑这些真实需求,本着从易到难的原则,列出了提纲,得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持,于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc()
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序。
OpenCV的Haar级联分类器可以通过对比分析相邻图像区域的特征来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配,从而给图像进行分类。提取图像的细节对产生稳定可靠的分类结果很有用。这些提取的结果被称为特征。特征的数量通常应该比像素数少得多。两个图像的相似程度可以通过它们的特征向量的距离来计算。
概述 来源:pyimagesearch 编译:AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》,想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出,就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
(1)首先下载opencv(网址:opencv),在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。 (2)下载好后,把它放到任意盘中(这里我放的是D盘),切换到安装目录,执行安装命令:pip install opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数,而是根据几何方法算出来的,所以有小数。
随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。
选自hackster 作者:MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上,使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤,同时还提供了很多扩
在游戏开发中,我们经常会回使用到边框检测。我们知道,边框检测是计算机视觉中常用的技术,用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中,可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的?以下是一个简单的示例代码,演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 深度学习计算机视觉的惊人成绩让计算机视觉的传统算法在目标检测领域逐渐淡出人们的视野,但是在许多应用程序中,这些传统算法依旧发挥着重要的作用。 它们在出现伊始也产生了轰动的效果,如 HOG 算法在行人检测方面的巨大优势,因此,若想深入学习图像处理,还是很有必要重温这些传统算法的。 OpenCV 中的 objdetect 模块封装了传统计算机视觉的目标检测算法,引入该模块需要包含头文件"opencv2/objdetect.hpp",通过该头文件,读者可以了解
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