视觉/图像重磅干货，第一时间送达 导 读 本文主要介绍基于OpenCV实现钢材表面划痕检测，并给详细步骤和代码。 背景介绍 实例图片来源于网络，目标是提取图中的划痕。...kernel = np.ones((3,35),np.uint8) morph = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 【3】霍夫直线检测
今天给大家分享一个OpenCV检测划痕缺陷的小例子，原图如下： ? 上面的图片如果直接用阈值操作并不能很好的分割划痕与背景，尝试如下： ?...本文的实现思路步骤： ① 原图均值滤波 ② 滤波图像与原图进行差分 ③ 二值化 ④ 查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选) 代码与效果如下： import cv2 import numpy...实现思路步骤： ① 原图均值滤波 ② 滤波图像与原图进行差分 ③ 二值化 ④ 查找轮廓(根据轮廓长度进行筛选) 比如Canny边缘检测也可以，只是阈值难于调节。
一、水果轻微损伤检测技术以及应用 无损检测技术顾名思义就是指在不破坏水果样品完整性的情况下对样品进行品质鉴定。...目前比较常用的农产品水果类无损检测法有：基于红外热成像、机器视觉技术的图像处理方法、光谱检测技术、介电特性技术检测法等。...适用于水果轻微损伤的无损检测光谱有可见光谱、近红外光谱、高光谱成像、拉曼光谱和太赫兹等。 1.4 基于介电特性的水果品质检测 介电特性在农产品品质检测中具有高效、可靠以及简便的特性。...检测水果轻微损伤的原理是水果分子内部存在电场，水果每一阶段的变化，都会造成水果分子结构发生改变，以至于引起水果内部场强的剧烈变化。因此，可以通过测定介电性质检测水果品质。...在检测中，应根据环境以及成本等多方面条件综合分析，针对性选取无损检测方法。 二、无损检测技术水果分级的实现 2.1水果外部品质分级 在建立水果内部品质分级模型之前 ，先对水果外部品质分级进行研究。
image file: %s\n", filename.c_str()); help(); return -1; } //创建与image同大小和同类型的矩阵
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。...tensorFlow 是目前世界上最受欢迎的开源机器学习框架。 是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。...图的构建阶段也称为图的定义阶段，该过程会在图模型中定义所需的运算，每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点。 opencv。...开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。...detect_face，这个就是人脸检测的核心的难点了。
路面分类 该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。...lang=zh-CN 02.路面类型分类 我们使用了Python，TensorFlow和OpenCV。 让我们逐步分析一下… 首先，我们需要建立表面类型分类模型。为此，您将需要准备数据以训练模型。...batch_size = 32 validation_size = 0.2 img_size = 128 num_channels = 3 train_path='training_data' 在train.py上设置的参数将在...dataset.py类上读取。...所有的步幅都定义为1，填充的定义为0。正态分布用于权重初始化。为了在尺寸上减少输入，这有助于分析输入子区域中的特征信息，在所有卷积层中应用了最大池。
lang=zh-CN 02.路面类型分类 我们使用了Python，TensorFlow和OpenCV。 让我们逐步分析一下… 首先，我们需要建立表面类型分类模型。为此，您将需要准备数据以训练模型。...batch_size = 32validation_size = 0.2img_size = 128num_channels = 3train_path='training_data' 在train.py上设置的参数将在...dataset.py类上读取。...所有选择到训练步骤的图像都将传递到第一卷积层，其中包含有关通道的宽度，高度和数量的信息。前两层包含32个大小为3x3的滤镜。紧接着是一个具有3x3大小的64个滤镜的图层。...所有的步幅都定义为1，填充的定义为0。正态分布用于权重初始化。为了在尺寸上减少输入，这有助于分析输入子区域中的特征信息，在所有卷积层中应用了最大池。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、文章概述 注意：本文只是人脸检测，人脸识别的实现请参见本人另一篇博客：基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，...本文的主要内容分为： 1、检测图片中的人脸 2、实时检测视频中出现的人脸 3、用运设备的摄像头实时检测人脸 二：准备工作 提前做的准备： 安装好Python3 下载安装OpenCV库，方法是pip...install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi...如图所示，本次实例用红框中的文本，其他的文本，比如第一个haarcascade_eye.xml是眼睛识别的文本，我们下次再用。
今天，我们将学习如何使用视频进行车道检测。 01 车道检测步骤简要 车道检测需要检测自动驾驶车辆的行驶路径，并避免进入其他车道的风险。车道识别算法通过分析视觉输入可以识别车道的位置和边界。...· 在图像或视频上绘制线条：在使用霍夫线变换识别我们感兴趣区域的车道线之后，我们将它们叠加在我们的视觉输入（视频流/图像）上。 数据集：为了演示该算法的工作原理，我们将使用一段道路的视频文件。...如果您在其他编辑器上工作，您可能需要对代码进行一些修改，因为Colab与OpenCV存在一些依赖性问题。 02 实施道路车道检测的步骤 步骤1：在Python中安装OpenCV库。 !...pip install -q opencv-python 步骤2：导入必要的库。...现在我们已经使用霍夫变换获取了坐标，我们将在原始图像（帧）上绘制它们，但是由于我们得到的坐标超过了2条线，所以我们将首先找到左侧和右侧车道的斜率，然后将它们叠加在原始图像上。
其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。...缺陷检测 常见得工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等，这些依赖人工目检（眼睛检测）的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。...《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书第十四 章 通过案例详细介绍基于OpenCV如何实现传统方式的缺陷检测跟基于深度学习的缺陷检测。...工业上常见缺陷检测方法 ** ** 方法一：基于简单二值图像分析实现划痕提取，效果如下： 方法二：复杂背景下的图像缺陷分析，基于频域增强的方法实现缺陷检测，运行截图： 方法三：复杂背景下的图像缺陷分析...： 方法五：基于深度学习UNet模型网络，实现裂纹与划痕检测，运行截图如下： 方法六：基于深度学习实例分割网络模型网络，实现细微缺陷检测，运行截图如下： 以上内容均来自最近出版的一本新书《OpenCV应用开发
大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等，但是如果目标是汽车，公共汽车呢？ 01. 数据集 我们将道路上汽车的视频文件用作数据集。...输入 第一步是提供要在本教程中使用的输入-OpenCV的haar级联文件，用于检测汽车的坐标，道路上的汽车的视频文件- cascade_src = 'cascade/cars.xml' video_src...腐蚀算子在内核区域上具有局部最小值的作用。腐蚀用于减少图像中的斑点噪声，斑点会从图像中的对象边界腐蚀掉。膨胀具有局部最大值运算符的作用。...边缘检测 诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素，但是由于我们无法融合某些点和边缘，因此它无法找到实际对象，在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours（）实现轮廓的查找...我们使用cv2.fitEllipse（）计算矩并将椭圆拟合在这些点上。从轮廓和力矩中得出角度，因为改变车道需要45度旋转，这被认为是汽车转弯角度的阈值。 ?
这就是今天要介绍的内容了 这篇博文的目标是演示使用计算机视觉和图像处理技术实现条形码的检测。...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： ?...请注意梯度操作是如何检测出图片的条形码区域的。接下来的步骤是如何过滤掉图片中的噪声，重点关注条形码区域。...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 ?...下载3：OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。
可以通过图像来检测焊接中的缺陷，并精确测量每个缺陷的严重性，这将有助于并避免上述危险情况的出现。使用卷积神经网络算法和U-Net架构可提高检测的效率，精度也能达到98.3％。 02....算法 我们将使用U-Net来解决这个问题，通过以下三个主要步骤来检测缺陷及其严重性： 图像分割 使用颜色显示严重性 使用图像矩测量严重性 训练模型 使用的U-Net架构 注意事项： 每个蓝色框对应一个多通道特征图...C7是卷积运算后的输出层 P1，P2，P3是最大池化操作的输出层 U1，U2，U3是上采样操作的输出层 A1，A2，A3是跳过连接。...我们使用10批次、100个epochs（在所有输入上运行模型的次数）。调整这些参数，模型性能可能会有很大的改善可能。...之后，算法将检测缺陷并通过颜色分级在视觉上标记缺陷的严重性，并根据缺陷的严重性为具有缺陷的像素分配权重。然后考虑加权像素，在此图像上计算图像力矩。
该系统可以检测一个人在开车时是否困倦，如果有的话，可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。...主要内容 02.主要内容 该系统的工作可以分为两个部分： 1. 检测或定位面部。 2. 预测检测到的面部中重要区域的地标。...dlib库内部的预训练面部界标检测器用于估计映射到面部面部结构的68-（x，y）坐标的位置[2]。...detection with OpenCV, Python, and dlib: https://www.pyimagesearch.com/2017/04/24/eye-blink-detection-opencv-python-dlib.../ [4]Drowsiness Detection with OpenCV: https://www.pyimagesearch.com/2017/05/08/drowsiness-detection-opencv
OpenCV 介绍 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。...在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...在 Android Studio 中创建一个 Library，将官网下载的 OpenCV 导入后，就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。...因为 OpenCV 有自己的优势，借助它可以定位到二维码的位置，一般识别不到二维码的内容大多是因为找不到它的位置。要是能够找到位置，就可以快速识别二维码的内容。...如果很介意的话，可以考虑自行裁剪 OpenCV，然后再进行编译。 我所在的部门隶属于中台部门，主要输出接口和 SDK。
其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。...常见得工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等，这些依赖人工目检（眼睛检测）的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。...《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书第十四 章 通过案例详细介绍基于OpenCV如何实现传统方式的缺陷检测跟基于深度学习的缺陷检测。...本书案例 简单背景下的划痕检测 复杂背景下的图像缺陷分析，分别针对两个不同技术方法有两个不同的例子。...： 最后是OpenCV DNN实现基于深度学习道路缺陷分析 更多相关案例与相关源码详见本书第十四章内容。
（2）学习具有权值分布的训练数据集Dm (m= 1…M),得到基本的分类器 。计算 在训练数据集上的分类误差率。 也就是分类错误样本的个数。（因为开始服从均匀分布）。...下面详细介绍如何才能训练一个合适的opencv分类器。 整个训练过程分为以下几步： 创建样本 样本分为正、负两类。其中正样本就是我们要检测目标样本。因为我要检测车轮所以，我的正样本就是车轮。...Opencv2.4.8自带的分类器在D:\opencv\build\x86\vc10\bin目录下。 输入opencv_createsamples.exe回车就可以得到训练需要的参数列表。...当然opencv自带的分类器作为入门的检测器有很多缺点，检测不是很准确，训练过程耗时太长等等。因此下面将介绍一个更好的检测器给大家。...测试： 也可以用opencv的cvHaarDetectObjects函数进行检测： CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( img, cascade, storage
简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。...然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...然后，我做了更多的研究，在OpenCV的论坛上找到了一篇帖子，它提到了凝聚聚类。但是，没有给出源代码。我还发现sklearn支持聚合聚类，但我没有使用它，原因有两个： 这个功能对我来说似乎很复杂。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。
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