首先，我们使用 OpenCV 的 EAST 文本检测器来检测图像中的文本。EAST 文本检测器将提供文本 ROI 的边界框坐标。...该函数处理输入数据，得出一个包含文本边界框位置和该区域包含文本的相应概率的元组： rects：该值基于 geometry，其格式更加紧凑，方便我们稍后将其应用于 NMS。...下面，我们将加载和预处理图像，并初始化关键变量： ? 第 82 行和 83 行，将图像加载到内存中，并复制（这样稍后我们可以在上面绘制输出结果）。...基于 ROI 绘制 ROI 周围的边界框和结果文本（第 173-176 行）。 展示输出，等待即将按下的键（第 179、180 行）。...仅仅在边界框的四角周围添加 5% 的填充，我们就能够准确识别出「BAKE」、「U」和「'S」。 当然，也有 OpenCV 的失败案例： ? ?
这种经过训练的机器学习算法可以检测图像中是否有人脸，如果检测到人脸，还会放置一个边界框。...图像中的人脸检测是一个简单的 3 步过程： 第一步：安装并导入open-cv模块： pip install opencv-python import cv2 import matplotlib.pyplot...文件 # 加载级联 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 第 3 步：检测人脸并在其周围绘制边界框...使用Haar-cascade 分类器中的detectMultiScale()函数检测人脸并在其周围绘制边界框： # 读取输入图像 img = cv2.imread('test.png') # 检测人脸...faces = face_cascade.detectMultiScale(image = img, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5) # 在人脸周围绘制边界框
在这篇文章中，我将教你如何在3分钟内为自己建立一个人脸检测程序。...你需要安装以下python库: opencv-python cvlib 下面是导入所需python库、从存储中读取图像并显示它的代码。...在加载的图像中检测人脸，在检测到的人脸周围绘制一个边界框，显示最终检测到的人脸图像的代码如下。...faces, confidences = cv.detect_face(im) # 循环遍历检测到的人脸并添加边界框 for face in faces: (startX,startY) = face...[0],face[1] (endX,endY) = face[2],face[3] # 在人脸上绘制矩形边界框 cv2.rectangle(im, (startX,startY)
我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。 我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...# 初始化dlib的人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() """ 在灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表 第二个参数中的...可以使用OpenCV中椭圆和其他三种规则形状函数绘制口罩轮廓。然后我们可以使用cv2.fillpoly函数将绘制的口罩填充颜色。
今天，我们将使用扩展ssim（结构相似性索引）方法，以便使用OpenCV和python可视化图像之间的差异。具体来说，我们将在两个输入图片的不同处绘制边界框。...你可以使用下面的OpenCV安装教程学习如何在系统上配置和安装python和OpenCV。...现在，让我们计算两张图片的差异，并使用OpenCV、scikit-Image和python可视化这些差异。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...首先，我们使用cv2.boundingRect计算轮廓周围的边界框。 我们将相关的（x，y）坐标存储为x和y，此外将矩形的宽和高分别用w和h存储。
附录 A：与 Pygame 集成 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。...---- 安装 Pygame 假设我们已经根据第 1 章，“设置 OpenCV”中描述的方法之一设置了 Python。...而是，仅当您从源代码编译 OpenCV 时，它们才存在。...XP，Windows Vista，Windows 7 和 Windows 8 上进行选择”部分的信息框中的说明。...通过复制和修改FaceTracker和Cameo，您应该能够创建一个简单的测试应用，该应用在跟踪的自定义目标实例周围绘制矩形。 也许在您第一次尝试级联训练时，您将不会获得可靠的跟踪结果。
/ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： 我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。 我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。
在此之前，你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上，你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可（同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。 我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...目标检测建立在图像分类的基础上，但这一次需要我们对图像中每个对象定位。图像的表征如下： 每个目标边界框的坐标(x, y) 每个边界框关联的类别标签 左下角是一个语义分割的例子。...ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...现在，让我们绘制出边界检测框和类别的置信度。...然后我们绘制矩形框，并显示类别的颜色和置信度。 最后写入视频文件，清除缓存。
将其解压缩到任何目标文件夹，我们将其称为。 访问这个页面并下载opencv_contrib模块的最新源代码包。...让我们看一下下图： 在实际的应用中，我们将最感兴趣的是确定对象的边界框，其最小包围矩形及其包围圆。 cv2.findContours函数与其他一些 OpenCV 工具一起使此操作非常容易实现。...contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 现在，对于每个轮廓，我们可以找到并绘制边界框...下一个脚本将打开一个照相机供稿，读取一个框架，检查该框架中是否有面部，并扫描检测到的面部中的眼睛。 最后，它将在面部周围绘制蓝色矩形，在眼睛周围绘制绿色矩形。...之前，在“生成用于人脸识别的数据”部分中，我们生成了训练图像并将其保存在根据人们的姓名或名字缩写组织的文件夹中。 例如，以下文件夹结构可能包含本书作者 Joseph Howse（J.
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。 什么是人脸识别？...，并在人脸周围绘制矩形框。...检测到人脸后，我们可以在人脸周围绘制矩形框。...0), 2) 上面的代码使用 cv2.rectangle 函数在人脸周围绘制矩形框。...在本博客中，我们使用 OpenCV 库来实现了人脸识别。我们首先使用 Haar 级联分类器来检测图像中的人脸，然后在人脸周围绘制矩形框，最后将绘制矩形框后的图像显示出来。
AiTechYun 编辑：yxy 在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。...我将其中一个视频放在文件夹 – 它是电影经典的“lunch scene”（午餐场景）中 。 videos/：输入视频应存储在此文件夹中。...让我们继续，循环遍历每个人的边界框和标签名称，并将其绘制在输出图像上以进行可视化： # loop over the recognized faces for ((top, right, bottom,...上述代码块中剩余的第8-18行几乎与前一脚本中的行相同，只是这是一个视频帧而不是静态图像。也就是说，我们读取帧 ，预处理，然后检测面部边界框并计算每个边界框的编码。...在下一个块中，我们对识别的人脸进行循环，然后在人脸周围绘制一个方框，并人脸上方绘制人物的名称： # loop over the recognized faces for ((top, right, bottom
，在CaptureThread::detectObjectsDNN方法中绘制检测到的汽车的边界框后，我们直接使用边界框的框架和向量调用新添加的函数。...cars_area是一个整数向量，用于将矩形的区域保存在cars_in_middle向量中。 target_idx将是我们找到的目标汽车的索引。 我们遍历边界框并检查每个边界框。...然后，将distance变量格式化为字符串，然后将其绘制在目标汽车左上角的边界框中。...使用 OpenGL 过滤图像 到目前为止，我们已经学习了如何在 OpenGL 中绘制一个简单的三角形。 在本节中，我们将学习如何绘制图像并使用 OpenGL 对其进行过滤。...下图显示了线性模糊过滤器的原理： 对于给定的像素，我们根据其周围像素的颜色确定其颜色。 在上图中，对于给定的像素，我们在其周围绘制5 x 5的正方形，并确保它是正方形的中心像素。
在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...该文件夹中包含四个示例视频可供测试； 输出/ ：输出已由YOLO处理并带有边界框和类名称注释的视频可以放在此文件夹中； 此外还有两个Python脚本——yolo .py和 yolo_video.py...应用非最大值抑制可以抑制明显重叠的边界框，只保留最自信的边界框，NMS还确保我们没有任何冗余或无关的边界框。...利用OpenCV内置的NMS DNN模块实现即可实现非最大值抑制 ，所需要的参数是边界 框、 置信度、以及置信度阈值和NMS阈值。...然后，我们使用随机类颜色在图像上绘制边界框和文本 。最后，显示结果图像，直到用户按下键盘上的任意键。
然而，正如你所看到的上图阈值化图片，在条形码的垂直方向上存在这间隙。...腐蚀操作将会“腐蚀”掉图片中的白色像素点，因此将会清除这些小的斑点，而膨胀操作将会“扩张”剩余的白色像素，并使白色区域变长。 如果在腐蚀过程中去除了小的斑点，则在膨胀的过程中不会再次出现。...imutils.grab_contours(cnts) c = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0] # 计算最大轮廓的旋转边界框...= cv2.cv.BoxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在检测到的条形码周围绘制边界框并显示图片...然后，我们确定最大轮廓的最小的边界框，并最后显示检测到的条形码。 正如我们下图所示，我们已经成功的检测到条形码 ?
OpenCV：用于图像处理的最受欢迎的模块之一。我们将使用OpenCV读取，写入和绘制图像。 NumPy：在处理OpenCV项目时经常使用NumPy。...算法介绍 我们首先需要提取脸部周围边界框的坐标。 OpenCV将图像转换为NumPy数组。numpy.array（即图像的矩阵表示形式）存储在名为的变量中frame。...我们使用一个名为face_detector()的函数，该函数返回围绕框架中所有脸部的包围框的坐标。这些边界框坐标存储在一个名为bounding_boxes的变量中。...python3 eyeliner.py -v "Media/Sample Video.mp4" 我们也可以通过将视频路径放在参数中来使用自己的视频。...如果已经存在同名文件，它将覆盖该文件。
阈值为黑/白 填补空白 由于大多数燃油泵都使用某种7段LCD显示屏，因此数字中存在一些细微的间隙，无法使用轮廓绘制方法，因此我们需要使这些段看起来相连。...蓝色矩形显示我们的数字/十进制，红色被忽略 预测 有两个等高线轮廓，一个带潜在位数，一个带潜在小数位，我们可以使用这些轮廓边界裁剪图像，并将其输入经过训练的系统中以预测其值。...为了进行训练，我们浏览了数字作物的文件夹，然后将其放入标有0–9的新文件夹中，因此每个文件夹中都有一个数字的不同版本的集合。我们没有大量的这些图像，但是有足够的证据来证明这是可行的。...当时，我什么都找不到，因此最终编写了一个快速实用程序，该实用程序将从Python中获取分类数据并将其序列化为JSON文件，我可以在OpenCV的FileStorage系统的C ++端使用它。...应用程序可以加载该目录中的每个图像并预测数字，然后将其与文件名中的数字进行比较以确定是否匹配。这使我们可以针对所有不同的图像快速尝试更改。
目标检测通过在目标周围绘制边界框来定位视频帧或图像中的目标。我们可以将人员跟踪视为目标检测的一种形式——目标是人！在开始之前，先概述一下基本概念及原理。...1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。该步骤可视为将边界框区域编码为一个128个维的向量。...2 实现 利用深度学习跟踪人分为两个分支：1）目标检测分支；2）身份嵌入分支 image.png 2.1目标检测分支 模型的这一部分负责检测图像中的目标，输出三组数字，将其组合以检测图像中存在的目标...第4步 开始追踪：已完成所有设置，只需要运行适用于给定视频的Python脚本，然后生成输出并将其保存在上述路径中即可。我已将Python脚本命名为script.py，您可以根据需要对其进行调用。...在这段时间中，输出将保存在相应的目录中。 额外事项 我上传了一个名为Experiment.ipynb的iPython文件，您可以在其中调整不同的参数以发挥更多作用。它位于主存储库的src文件夹中。
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