这里没有找到较好的实例图片,所以仍使用上一篇文章中的图片,截取如下两部分ROI作为待拼接图像。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的识别方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。
本文将重点介绍 OpenCV带掩码(mask)的模板匹配使用技巧与演示。(来源公众号:OpenCV与AI深度学习)
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。
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【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配,如有不对,还望指正
在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
这是一个相对好玩的,你可以利用图像识别做很多事情,但是这种模板匹配的方法是相对比较笨的方法,对于我正在学习的神经网络所实现的图像识别来说,模板匹配的健壮性不是很好,不过还是有很多事情可以用模板匹配做到的。
伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np def template_demo(): src = cv.imread("./test.png") tpl = cv.imread("./test01.png") cv.imshow("input", src) cv.imshow("tpl", tpl) th, tw = tpl.shape[:2] result = cv.matchTemplate(src, t
$$ diff2 = wndSum2 - wndMean2\\ = \sum_{k=0}^{H_T} \sum_{l=0}^{W_T} I_{k+i,l+j}^2-(\sum_{k=0}^{H_T} \sum_{l=0}^{W_T} I_{k+i,l+j})^2 $$
这是一篇来自PyImageSearch的Adrian Rosebrock的博客,他的博客内容包括计算机视觉,图像处理和建筑图像搜索引擎等。
本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。(来源公众号:OpenCV与AI深度学习)
模板匹配任务需要将模板在图像中搜索,以确定模板所在位置的一种技术,Python OpenCV 中封装的函数为 cv2.matchTemplate
目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道,路面,其他车辆,人,标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中,一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。
原文地址:https://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/
这里说的模板是我们已知的小图像,模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置。
匹配函数返回的是一副灰度图,最白的地方表示最大的匹配。使用cv2.minMaxLoc()函数可以得到最大匹配值的坐标,以这个点为左上角角点,模板的宽和高画矩形就是匹配的位置了:
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,1999年由英特尔的Gary Bradski启动。Bradski在访学过程中注意到,在很多优秀大学的实验室中,都有非常完备的内部公开的计算机视觉接口。这些接口从一届学生传到另一届学生,对于刚入门的新人来说,使用这些接口比重复造轮子方便多了。这些接口可以让他们在之前的基础上更有效地开展工作。OpenCV正是基于为计算机视觉提供通用接口这一目标而被策划的。
最近,微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏,游戏的规则很简单,就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单,一时间大家都玩起来了,这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc()
模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动(如二维卷积),并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节) 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。
opencv版本: 3.0.0 处理验证码: 纯数字验证码 (颜色不同,有噪音,和带有较多的划痕) 测试时间 : 一天+一晚 效果: 比较挫,可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理: 验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生,夹杂了很多干扰的噪音,所以加大了二值化的难度。以及轮廓追踪的不好协调。 操作过程大过程有以下几个:
安装cv2 pip install opencv-python 选择匹配模板 temp.png 图片 3. 使用cv2匹配 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 待匹配 img = cv2.imread('1.png', 0) # 匹配模板 template = cv2.imread('temp.png', 0) h, w = template.shape res = cv2.matchTemp
假设你是一名在超市工作的员工,被要求在商店里四处走动,检查需要重新进货的货架。但是,超市有时会有多个区域来存放一种特定的产品,所以要跟踪购物者购买产品的确切位置并不容易。最重要的是,报告库存的空货架空间可能非常耗时,而且总是存在人为缺陷的可能性。这就是通过计算机视觉识别空的货架空间可能会派上用场的地方。
一、霍夫直线变换 1、霍夫直线变换 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 2、霍夫直线变换介绍 对于任意一条直线上的所有点来说 变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线 3、相关API 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 模板匹配 1.模板匹配原理 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 原理:在要检测的图像上,从
模板无疑是非常复杂的,一个模板类。你把成员函数实现在类内,是比较简单的。当然,你也可以实现在类外。这时候你有两个选择,在同一个文件实现成员函数,在另一个.cpp里实现成员函数,头文件只包含函数声明。
模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。目前我司用hacon去做的,还进行了二次封装,可以设置图片的旋转角度等信息,这个设计公司机密,这里我就用opencv(NET封装版叫emgucv)去实现这个功能。
模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域。
经由前两期的介绍,对于「跳一跳」自动化的实现,基本差不多了。 本期就来完整的跑一遍,快乐学习。 1. OpenCV:模板匹配。 获得小跳棋中心位置 2. OpenCV:边缘检测。 获得下
滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到
在opencv 中,有一个模板匹配的方法,详细原理可以看这篇文章:https://docs.opencv.org/4.5.4/de/da9/tutorial_template_matching.html。
则运行接下来的demo代码,检测结果将如下:(截图中蓝色箭头所指的红色方框即为程序所匹配并绘制的)
导语 在客户端自动化中,如果需要对UI进行操作,控件识别和操作是最基础的能力。在windows标准控件中,我们可以通过FindWindow来找到窗口,FindWindowEx来找到子窗口和按钮,在selenium测试web页面,我们通过find_element_by_xpath、find_element_by_css_selector、find_element_by_id等等来找到页面元素。但是,在大多数应用程序中使用的都是非标准的控件,无法通过FindWindowEx来找到某个按钮,也无法通过某个ID来找
背景介绍 iPhone十周年纪念之作iPhoneX刚刚发布,其搭载的“刷脸解锁”功能再次将“人脸识别”技术带入大众视野。 借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:
主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术,以及Android开发调试工具ADB。
卷积一词最开始出现在信号与线性系统中,信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出,所在一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积,以求得系统的输出信号(当然要求这个系统是线性时不变的)。 卷积的定义: 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果:
Surf算法的原理
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分:Airtest IDE、Airtest(用截图写脚本)和 Poco(用界面UI元素来写脚本)。来自Google的评价:Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在git
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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)。
本文介绍了OpenCV 3.1中imwrite()函数用于写入图像时可能遇到的异常情况,并给出了两种解决方法。第一种方法是使用try-catch语句捕获异常,并修改代码以处理该异常。第二种方法是使用imwrite()函数的可选参数来控制图像的压缩级别,从而避免异常。这两种方法都可以解决异常,但需要根据具体情况进行选择。
要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值;若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR。
在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
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。
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