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OpenCV 3.1.0中特征检测与描述算法接口改动

OpenCV从 2.4.x升级到3.x中有很多代码重构和性能提高，还有API接口的整合，以Feature2D及其扩展模块的特征检测与描述为例，在OpenCV2.4.x中可以通过FeatureDetector...把特征名称换成上面列表中任意一个，从而实现对图像特征检测。...但是到了OpenCV3.1.0中如果你还是这么用，VS预编译就会报告说FeatureDetector::create()方法不存在，原因是OpenCV在最新的3.1.0版本中已经去掉了该方法，对所有特征提取的方法进行了重新梳理并且出现了几种新的特征检测与描述方法...3.1.0的版本如何调用这些API接口实现图像特征点检测与描述子生成。...由此可以，在OpenCV 3.1.0中各种特征检测与描述方法明显更多，给大家选择的余地更大，其中一些方法都是近几年的新发研究论文实现。

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    OpenCV中检测ChArUco的角点（2）

    论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。 opencv中ArUco模块实践（1） ChAruco标定板 ArUCo标记板是非常有用的，因为他们的快速检测和多功能性。...该类与ChArUco的其他功能一样，定义如下： #include opencv2/aruco/charuco.hpp> 要定义Charuco标记板，必须： X方向的棋盘格数。 Y方向棋盘格数。...vectorcharucoIds:charucoCorners中每个检测到的角点的ID。 ChArUco角点的检测基于先前检测到的标记。...（通常与检测角点的图像相同）。...aruco模块提供了一个简单的ChArUco姿态估计功能。与在GridBoard中一样，CharucoBoard的坐标系放置在板平面中，Z轴指向外，并居中于板的左下角。

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    基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

    基于OpenCV的实现 Sobel算子函数 Scharr算子 Laplacian算子 一、图像梯度与几种算子 “滤波器”也可以称为“卷积核”，“掩膜”，“算子”等。...边缘检测的一般标准包括： 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。...Canny检测器中的最优函数使用四个指数项的和来描述，它可以由高斯函数的一阶导数来近似。 在目前常用的边缘检测方法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的方法之一。...) 参数： src 原图像 ddepth 输出图像的深度，该值与函数cv2.Sobel()中的参数ddepth的含义相同。...,borderType) 参数： src 原图像 ddepth 输出图像的深度，该值与函数cv2.Sobel()中的参数ddepth的含义相同。

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    在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

    在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。...OpenCV中基于深度学习的边缘检测 OpenCV在其全新的DNN模块中集成了基于深度学习的边缘检测技术。你需要OpenCV 3.4.3或更高版本。...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载： sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层，默认是没有实现的...中间的图像是人工标注的图像，右边是HED的结果 ?...中间的图像是人工标注的图像，右边是HED的结果 文中的代码：https://github.com/sankit1/cv-tricks.com/tree/master/OpenCV/Edge_detection

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    在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

    转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...04  OpenCV中基于深度学习的边缘检测OpenCV在其全新的DNN模块中集成了基于深度学习的边缘检测技术。你需要OpenCV 3.4.3或更高版本。...HED方法不仅比其他基于深度学习的方法更准确，而且速度也比其他方法快得多。这就是为什么OpenCV决定将其集成到新的DNN模块中。...以下是这篇论文的结果：05  在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载：sh download_pretrained.sh网络中有一个...书籍推荐-《基于深度学习的计算机视觉》2. 一文梳理水下目标检测方法汇总3. 书籍推荐-《视频跟踪：理论与实践》4. 书籍推荐-《基于Python和OpenGL的图形框架开发》5.

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    OpenCV中的width与widthStep

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.在opencv中width表示的是图像的每行像素数，widthstep表示的是存储一行像素需要的字节数，位了快速读取数据，在opencv中一般使widthStep为4的倍数，从而实现字节的对齐，有利于提高运算速度...2.函数的原型为 image->widthStep = (((image->width * image->nChannels *(image->depth & ~IPL_DEPTH_SIGN) + 7)...>widthStep,image_51->widthStep,image_73->widthStep,image_71->widthStep); 运行结果为：12， 4， 16， 8， 24， 8， 与手动计算结果相同...上图时opencv读取图片数据的mat形式存储格式 所以widthstep=width*channel（必须为4的倍数） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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    工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项

    视觉/图像重磅干货，第一时间送达 在工业场景中，网络结构决定了下限，数据决定着上限，要想模型有好的表现，数据是至关重要的。...下面就这个项目来说一说，工业缺陷检测在标注数据时需要注意的几个事项： 1、离得比较近的缺陷就合并在一个框里 以上两个图里的缺陷都是可以合并的，一是为了保持缺陷的完整性，同一个缺陷被标注成好多个，会给神经网络造成误解...YOLOv4网络结构图 4、不要标注特别不明显的特征 这一条相信都能理解，特征连人都认不出来，哪个网络都不好识别吧。像这种标注框，恐怕谁都不好认吧。...5、框的位置尽量准确一点，把缺陷部分刚好框进去 像右下角那个框，完全可以打大点吧。 6、需要检测的缺陷在训练集中至少要出现一次相似的 另外，需要多说一句，跟标注无关的。...就是虽然都是缺陷，但实际上也分很多种的，如果训练集里都没有出现过相似的，就基本上别指望测试时能够检测出来了。

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    使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

    本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...第7行我们开始循环遍历每个label中的正整数标签，如果标签为零，则表示我们正在检测背景并可以安全的忽略它（9，10行）。 否则，我们为当前区域构建一个掩码。

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    java中的构造方法与代码块

    一、构造方法 1.1、java中的构造方法跟普通方法有很大的区别： 构造方法的方法名跟类名相同 构造方法没有返回值类型,连void也没有,也不能用return返回值 每次创建一个对象,都会调用构造方法,...如果没有写构造方法,系统会默认加上一个空参的构造,如果已经写了构造方法,无论有无参数,系统都不会再加上构造方法 构造方法主要用于给对象初始化值 1.2、构造方法的特点： 构造方法的方法名与类名相同 构造方法没有返回值类型...：显示的写出构造方法时，系统不会提供默认的无参构造方法 隐式地构造方法：系统默认提供的无参构造方法 二、代码块 Java中用"{}"包起来的就叫做代码块,根据位置与声明的不同,可以分为以下几种： 局部代码块...,局部位置,用于限定变量的生命周期 构造代码块,位于类中成员位置,用"{}"包起来,每次调用构造函数前,都会先执行一次构造代码块,可以把多个构造函数中的共同代码放一起,给对象进行初始化 静态代码块,在类中的成员位置...,用{}括起来的代码,只不过它用static修饰了 作用一般是对类进行初始化 优先级：静态成员变量或静态代码块> main方法> 非静态成员变量或非静态代码块 > 构造方法

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    【数据相关】目标检测中的数据标注及格式转换代码

    在目标检测中有很多常用的数据标注工具，如LabelImg、Labelme等等，经过标注生成的格式各不相同，但基本符合几大数据集的标注格式。...1、数据格式 我之前整理了图像分类和目标检测领域常用的数据集，链接如下： 下图也给出了常用的数据集，本文主要关注PASCAL VOC、ImageNet和COCO的标注形式，其中PASCAL VOC和ImageNet...PASCAL VOC目标检测任务中所使用的的数据集和标注格式为xml，每张图片对应一个xml格式的标注文件。...以一个xml文件为例： xml文件中给出了：图片名称、图像尺寸、标注矩形框坐标、目标物类别、遮挡程度和辨别难度等信息。...YOLO的txt标注文件有两部分组成：类别编号和矩形框坐标。 类别编号：如果都是实现目标检测功能的话，那么所有的类别编号均为0。

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    计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配 之 Feature2D中的检测器与描述子

    引言及特征点监测器 前面提到的SURF与SIFT特征检测器与描述子， 其实都是OpenCV扩展模块xfeature2d中的内容， 而在OpenCV本身包含的feature2d模块中也包含了几个非常有用的特征检测器与描述子...=11 AKAZE=12 其中，3、4本来是SIFT与SURF的，但在OpenCV3.x中，它们已经被移到扩展模块中了。...OpenCV4Android中创建ORB检测器与描述子的代码： FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB...在OpenCV4Android中创建AKAZE特征检测器与描述子的代码如下： FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.AKAZE...OpenCV4Android中feature2d检测器与描述子的使用 基于feature2d中的检测器对象实现对象关键点检测的演示代码： FeatureDetector detector = null;

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    使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

    年龄和性别是面部特征的重要方面，确定它们是此类活动的先决条件。许多企业出于各种原因使用这些技术，包括更轻松地与客户合作、更好地适应他们的需求以及提供良好的体验。...人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...deploy_gender.prototxt：性别检测模型的模型架构。 age_net.caffemodel：用于年龄检测的预训练模型权重。...在这篇文章中，我们学习了如何创建一个年龄预测器，它也可以检测你的脸并用边框突出显示。

    2.3K20

    笔记分享 : OpenCV中的常用边缘检测算法

    哈喽，大家好，我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中，我们需要对物体进行边缘检测，而且是越精准越好。那么，OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢？ ?...高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 Canny 边缘检测算法（使用比较频繁） 1....； ④ 对所有检测到的边缘应用双阈值（比如下面案例中写的200和300）； ⑤ 分析所有边缘以及彼此之间的连接，保留真正的边缘，丢弃弱边缘。...list; 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。

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    用python和opencv检测图像中的条形码

    概述 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。。。 那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...条形码的检测 对于下面这个例子，我们将检测下图中的条形码： ?...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。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。...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 ?

    3.6K40

    HTML中的内联元素与块级元素

    块级元素总是在新行上开始并占据一整行，宽度和高度以及外边距和内边距都可以控制，宽度始终与浏览器宽度一样，与内容无关。块级元素可以容纳内联元素和其他块元素。...内联元素与块级元素的转换 块元素(block element)和内联元素(inline element)都是html规范中的概念。在加入了CSS控制以后，可以改变块元素和内联元素之间的差异。...内联元素与块级元素列表 3.1 块级元素列表 TypeNoteaddress定义地址caption定义表格标题dd定义列表中定义条目div定义文档中的分区或节dl定义列表dt定义列表中的项目fieldset...标签定义 HTML 表格tbody标签表格主体（正文）td表格中的标准单元格tfoot定义表格的页脚（脚注或表注）th定义表头单元格thead标签定义表格的表头tr定义表格中的行 3.2 行内元素列表...em定义为强调的内容i斜体文本效果img向网页中嵌入一幅图像input输入框kbd定义键盘文本label标签为 input 元素定义标注（标记）q定义短的引用samp定义样本文本select创建单选或多选菜单

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    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

    本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续...该方法操作简单，且不明显增加计算时间，虽然代码量少，但在BSDS500数据集上的结果甚至超过人类标注者的平均表现水平，而且在Titan X上能够达到实时检测速度(30fps)。.... ---- 二、OpenCV 中的 Canny 边界检测 在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。.... ---- 三、OpenCV 中的轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续的点（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。...• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。

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