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。
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题: 如何过滤或忽略我不感兴趣的类? 如何在目标检测模型中添加新的类?这是否可行? Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题,于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录,AI 科技大本营编译: 具体来
AI 科技大本营按:本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题:
前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。虽然本书中程序代码主要在Windows运行,但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习,因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1,可以跳过本小节内容。对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明,感兴趣读者可以自行查询相关内容,笔者使用的是Ubuntu 16.04,因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04,不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
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。
作者: Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始,进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南,它并没有详细介绍主流的目标检测算法,这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域。
本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】,仅做学习分享。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰,如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步,打码与去码变成了一种常见的技术研究方向,同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
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。
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。
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、李美丽(华南师范大学)、had_in(电子科技大学)、nengdaiper(北京科技大学)
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好,我是贾志刚,OpenCV学堂 微信公众号 号主,也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验,先后出版过三本相关书籍,CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能? 现在CV行业已经严重内卷,但是真正可以写程序,会写程序的还是很缺乏,一个CV开发者要想很好的搞好项目落地,只会python肯定不行,必须是C++与Python都可
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
ROI(region of interest),中文翻译过来就是感兴趣区域,在机器视觉、图像处理中,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,这一部分区域被我们称之为感兴趣区域。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/104644924
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。
本章的目的是开发许多图像处理过滤器,并将其实时应用于网络摄像头的视频流。 这些过滤器将依靠各种 OpenCV 函数来通过拆分,合并,算术运算以及为复杂函数应用查找表来操纵矩阵。
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取,代码如下 def roi_test(src): #第一个参数,高度范围,第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
大家好,欢迎来到专栏《CV项目实战》,在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战,有大型的完整项目,也有精炼的核心算法实战。
在上一章中,我们了解了光学字符识别(OCR)技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型(EAST 模型)来识别扫描文档和照片中的文本,该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中,我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器,为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
我们的“孩子”正在茁壮成长中,现在他已经能够选择性的寻找到自己感兴趣的区域喽。也就是每看到一幅完整的图像,可以选择性的摘取关心和感兴趣的区域,这再OpenCV中称作ROI操作。
通常我们看到一幅图像的时候,我们都会关注于图像中的某一点上。这有可能是一个人,一个建筑物或者甚至是一个水桶。图像的清晰部分几乎没有什么意义,这些部分在图像中通常的特点是缺少关注点、颜色单调和纹理平滑。当这样一类图像出现的时候,它们是从图像剩余部分分割出感兴趣目标的理想图像。这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算(详细步骤 + 代码)。
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、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
Matplotlib是Python的主要绘图库,主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表,如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单,也可以高度自定义化,非常灵活。
加载分类器:使用OpenCV中的Haar分类器或Cascade分类器来检测感兴趣物体的位置。这些分类器是使用机器学习方法训练得到的,可以在图像中检测出目标物体的位置。
视口预测在实时360°视频流媒体中扮演着至关重要的角色,它决定了应预先获取哪些高质量的 tile ,从而影响用户体验。
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。
每周学一次OpenCV不过瘾?小白准备了140讲的OpenCV离线教程,让小伙伴一次学个过瘾,详情请看→OpenCV系统化学习路线图与教程。悄悄告诉小伙伴,小白也在学哦!
怎么算呢?趁着高数知识还没忘完,赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说,可以用 AI 来做,你信吗?
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】,仅做学习分享。
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。
前一段时间小白分享过关于图像修复技术介绍的推文(点击可以跳转),有小伙伴后台咨询能不能分享一下关于图像修复的项目或者程序。今天小白带着满满的诚意,带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。
本文为大家介绍了如何使用Opencv,Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型,以及如何将该模型应用到图片和视频中。
首先先感谢朋友们的关注。当然我更希望认识与计算机相关的领域的朋友咱们一起探讨交流。重点说一下,我是真人,不是那些扒文章的自媒体组织,大家可以相互交流的!
python是一门高级编程语言,简单易学,特别容易上手实战,能收获满满成就感。只要学会基础知识,你就可以在各个领域大展拳脚,主要就是因为python的朋友圈(生态)热闹。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 作为一名高中生,我在过去的一年里自学了机器学习与人工智能的相关课程,在这里和大家分享下我自己的学习心得,希望能够对那些机器学习或人工智能初学者有所帮助,这也是我写这篇文章的目的所在。 在过去的几个月里,我试着每天花几个小时来了解这个领域,通过观看Youtube上面的课程视频来学习相关知识,并独立地开始练习一些相应的项目。不仅如此,我一直跟随着一些比我更有经验的同事学习,并得到他们的指导和帮助,这使我受益匪浅。现在,我觉得我可以和大家分享自己的一些经验,希望能
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程,该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象(在这个案例中为瓶盖)写出的字母。
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”。
今天是大年初三,按照传统习俗,从这天开始,就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”,毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集,我们必须先深入了解基本的图像处理技术,例如图像增强,包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别(OCR)。
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