所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
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【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。
把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。
基于目标颜色的彩色图像分割常包括色彩阈值处理（Color Threshold）和色彩分割（Color Segmentation）两种方法。
由于经常发生大面积火灾，对人类健康和安全造成影响，火灾探测作为工具的应用越来越多。当前基于电子传感器的检测方法通常依赖于热和压力传感器。然而这些方法有一个致命的缺陷，即它们只有在达到一定条件时才会起作用。在最坏的情况下，传感器损坏或配置不正确可能会在真正发生火灾时造成严重伤亡。为了解决这些问题，安装了电子监控摄像头。因此，此类设备对基于计算机视觉的火灾探测的需求不断增加。此类设备包括各种闭路电视、无线摄像头甚至无人机。
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
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。
机器视觉利用光电成像系统和图像处理模块对物体进行尺寸、形状、颜色等的识别。这样就把计算机的快速性、可重复性与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，用机器代替人眼来作各种测量和判断，大大提高了生产的柔性和自动化程度。
在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理，然后继续探讨不同的应用/场景，也就是图像处理的用武之地。开始吧!
在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
LiteCVR视频质量诊断方案可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断，还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线、取流异常、码率是否达标等问题进行准确定位。
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
在上一章中，我们学习了如何对图像执行基本的数学和逻辑运算。 在本章中，我们将继续探索计算机视觉及其在现实世界中的应用领域中一些更有趣的概念。 就像本书前面的章节一样，我们将在 Python 3 上进行大量动手练习，并创建许多实际的应用。 我们将涵盖计算机视觉领域的许多高级主题。 我们将学习的主要主题与色彩空间，变换和阈值图像有关。 完成本章后，您将能够为一些基本的实际应用编写程序，例如跟踪特定颜色的对象。 您还可以将几何和透视变换应用于图像和实时 USB 网络摄像头。
public void myOPENCV_value_int() { myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 0] = 11;//颜色空间转换 参数一 转换标识符 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 1] = 0;//颜色空间转换 参数二 通道 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 2] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 3] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 0] = -1;//方框滤波 参数一 图像深度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 1] = 5;//方框滤波 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 2] = 5;//方框滤波 参数三 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 3] = 0;//方框滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 0] = 5;//均值滤波 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 1] = 5;//均值滤波 参数二 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 2] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 3] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 0] = 5;//颜色空间转换 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 1] = 5;//颜色空间转换 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 2] = 0;//颜色空间转换 参数三 sigmaX myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 3] = 0;//颜色空间转换 参数四 sigmaY myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 0] = 5;//中值滤波 参数一 孔径线性尺寸 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 1] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 2] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 3] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 0] = 25;//双边滤波 参数一 像素相邻直径 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 1] = 25;//双边滤波 参数二 颜色空间滤波器sigmacolor myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 2] = 25;//双边滤波 参数三 坐标空间滤波器sigmaspace myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 3] = 0;//双边滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.dilate, 0] = 0;//膨胀 参数一 MorphShapes 只能取0 1 2 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.di
斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学影像中或质量检测领域，我们需要从一些X光图片或普通光学照片中提取一些具有特殊意义的斑点的数量和坐标信息。
色彩匹配（Color Matching）是将模板图像与待测图像或其中某一区域的颜色进行比较，判断它们是否相同或相近的过程。它可以用于颜色识别、颜色检验以及彩色对象定位等基于色彩信息比较的应用程序。
Sobel算子的思想，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。Sobel算子计算原理，对传进来的图像像素做卷积，卷积的实质是在求梯度值，或者说给了一个加权平均，其中权值就是所谓的卷积核；然后对生成的新像素灰度值做阈值运算，以此来确定边缘信息。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE，你可以运行python然后下载OpenCV，只需要跳到执行即可。
在本书的第二部分中，您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说，您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外，您还将看到如何创建和理解直方图，直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外，您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术，这是图像分割的关键部分。 此外，您还将看到如何处理轮廓，轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后，您将学习如何构建第一个增强现实应用。
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
正因如此，第二章的跑车蓝幕扣去结果才会不尽人意（一些边缘部分还是没有被完全识别），毕竟原图就处在阳光下。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一，而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误；也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
如果我们环顾房间，我们会看到大量的物体，每一个都很容易区分，并有自己独特的边缘。我们区分物体的先天能力部分来自于我们的视觉系统检测边缘的能力。检测边缘是视觉的一项基本任务，尽管没有它我们不会完全失明，但以前区分物体的简单任务将变得非常具有挑战性。电脑也是类似的，计算机要检测物体，首先需要识别边缘。
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。
在完成毕业设计后我再也没有碰过图像处理相关的东西，进入公司后也是作为前端开发学习和工作（于是乎才有了Vue的学习笔记），但是当我再开始做图像处理相关的事情时，我发现自己全然忘却了怎么调用函数，于是乎决定整理一份。
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！
传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。
视觉显著性检测技术是一种计算机视觉算法，它能够识别图像或视频中最为显著或最容易吸引人类视觉注意的区域。在辅助驾驶系统中，这项技术可以用来识别和优先处理对驾驶安全至关重要的视觉信息，如行人、交通标志、潜在障碍物等。本文将探讨视觉显著性检测技术的原理、在辅助驾驶中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
在计算机视觉中，图像分割是将图像划分为多个片段的过程。分割图像的目标是将图像的表示改变为更有意义且更易于分析的东西。它通常用于定位对象和创建边界。
车道线检测算法分为传统图像处理方法和深度学习方法。本文详细介绍用传统图像处理方法来解决车道线检测问题，后文的算法源于Udacity无人驾驶课程的项目（https://www.udacity.com/），仅做参考。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
图像分割（二） 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续的反应，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断，找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线，并显示图片和保存成视频！文末附源码。
图像紫边存在数码相机、监控摄像头等数字成像图像，使用设备在逆光、大光圈条件下拍摄图像的高反差区域容易出现紫边，解决图像自编问题有助设备得到完美图像。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.07854.pdf
（1）选择感兴趣的区域（ROI也就是车道线存在的区域）：我们利用架好相机的特点，使得相机拍摄的车道线位于图像的下半部分，也就是图像的下半部分是道路。
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