对于所有想知道如何在一篇文章中涵盖这一概念的人,我想说,在你深入探索之前,事情听起来很复杂。我不会说这篇文章非常简单,但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。
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。
我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频(或摄像头)中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示:
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。它们的差别是第一个函数使用标准的 Hough 变换,第二个函数使用基于概率的Hough 变换(因此名称里有个P)。HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率,它是标准Hough变换的优化版本,拥有更快的执行速度。关于Hough变换的介绍可以参考这篇文章:
1.若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章(曾上过csdn综合热榜的top1):
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
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。
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.html
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
Hough变换是一种流行的技术,可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状,也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/41864251
对于每个平面空间的像素点坐标(x,y), 随着角度θ的取值不同,都会得到r值, (%+++%要点.B)而对于任意一条直线来说,在极坐标空间它的(r,θ)都是固定不变的, 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示:
当今计算机视觉在我们的日常生活中运用的十分广泛,例如人脸识别、自动驾驶、等等 由于对自动驾驶十分感兴趣,因此就花了一些时间实现了车道线检测 环境 笔者的环境配置如下: ubuntu 16.04 python3.7 opencv >=4.0 说明:这里的系统以及python的版本都不是固定的,读者使用win10 win7也是可以的 但是python的版本一定要是3.x的版本 第三方库 这里使用的第三方库,是大家比较熟悉的opencv以及numpy import cv2 import numpy as np 函
最近在使用OpenCV的一些功能和方法,所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
做UI自动化,最难的一步就是在环境搭建上,怎么去搭建一个UI自动化测试的环境,会难住很多人,在Mac上搭建appium如何搭建呢,本文带着大家去领略如何在mac上搭建appium测试环境。下面就是详细的搭建的过程。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前,我们需要了解霍夫空间是什么,我们将通过一个例子来进行了解。
在 OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数,一个是标准霍夫变换,另一个是概率霍夫变换。
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助,例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析,良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的,但是却非常实用的一些操作。
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法,可以进一步推广到除简单线之外的情况。
在本文中,我们将介绍如何在 Windows 系统下编译 OpenCV 和 OpenCV-contrib。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它包含了许多图像处理和计算机视觉的功能。而 OpenCV-contrib 则是一个由社区贡献的额外功能模块,可以为 OpenCV 提供更多的功能。
如何没有谷歌安卓系统,肯定会有别的移动操作系统出现,说不定诺基亚手机业务还能多吃撑一会。
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。
车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的关键任务之一。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,可以用来进行车道线检测。
由于最近很多人聊到滑动验证码怎么处理,所以决定自己动手试一下。 做一个东西前。我们首先要对这个东西的操作过程有一个大概的了解。
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。
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
导语:前端智能化,就是通过AI/CV技术,使前端工具链具备理解能力,进而辅助开发提升研发效率,比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情,尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别(OCR),该库提了供文本图像。
“车道”,其相关解释在维基百科或者百度百科上都有,不过,正如我们日常所言,都是用来专指“机动车道”。所以,“车道识别”、“自动驾驶”等术语,也是针对机动车而言。
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、目标检测应用。
在这篇文章中,我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时,我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么,请查阅相关资料,对于后文的阅读会有帮助。
📷 /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by Robert Laganiere, Packt
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化,将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成,其中文本图像(扫描的物理文档)通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时,文档 OCR 的性能最佳,具有一致的段落和字体大小。
完全自动驾驶的乘用车并非“指日可待”。马斯克(Elon Musk)声称,特斯拉到2020年底将具备“完全自动驾驶”功能。特别是,他说,特斯拉的硬件已经为自动驾驶做好了准备,剩下的只是他们当前软件的更新,许多杰出的科学家正在研究它。
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。
《学习OpenCV》将你置身于迅速发展的计算机视觉领域。《学习OpenCV》作者是免费开源0penCV的发起人,《学习OpenCV》为你介绍了计算机视觉,例证了如何迅速建立使计算机能“看”的应用程序,以及如何基于计算机获取的数据作出决策。计算机视觉几乎随处可见:安全系统、管理检验系统、医学图像分析、无人机等。它将Google地图和Google地球结合在一起,在LCD屏幕上核对像素,确保衬衫上的每一个针脚都完全缝合。OpenCV提供了一个简易实用的计算机视觉框架以及一个含有超过500种可以实时运行视觉代码的函数的综合库。《学习OpenCV》在每一章里教授任何OpenCV的开发者或热爱者如何在这些实战经验的帮助下迅速掌握该软件。《学习OpenCV》包括了如下内容:
很多人经常会问我是否有在Ubuntu系统化下开发OpenCV C++应用的教程,其实我一直没有,然后我有几块开发板都是基于Linux的,有Jetson系列的开发板,所以我以前写过一篇文章如何在Jetson开发板上编译OpenCV源码与编译运行OpenCV C++应用程序。我现在还有一块Alxboard开发板是英特尔家族的,安装的是操作系统是Ubuntu20的系统,本身没有自带OpenCV C++支持,所以就用这个开发板给大家演示一下如何在乌班图系统下编译OpenCV4.8源码与如何编译执行OpenCV C++应用。
更新系统:在终端中输入 sudo apt-get update 和 sudo apt-get upgrade 以更新您的系统。
今天,我们将研究如何在OpenCV框架中使用YOLO。YOLO于2016年问世,用于多目标检测,它与OpenCV框架兼容,但我们需要下载“ yolov3.weights”和“yolov3.cfg”。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
在今天的文章中,将使用基本的计算机视觉技术来解决对于自动驾驶汽车至关重要的街道车道检测问题。到本文结束时,将能够使用Python和OpenCV执行实时通道检测。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云