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OpenCV实现手指识别:空中移动手指就可以弹钢琴!

灵感 最近我拜访了我表妹,她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情,她老师不能外出,他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴想法,她老师和她都可以用它来学习音乐。...简单答案是,与 RGB 不同,HSV 将亮度或图像强度与色度或颜色信息分开。在计算机视觉中,您经常出于各种原因想要将颜色分量与强度分开,例如对光照变化鲁棒性或去除阴影。...使用我们使用 HSV 标度创建黑色蒙版检测手。为此,我选择戴一副黑色手套,因为检测肤色比较困难,并且会是的项目的泛化性变差。 检测到手后,我们找到轮廓,即我们手边界。...轮廓与其凸包任何偏差都称为凸性缺陷。 ? 这里还应用了一个过滤器来使用点之间距离(即指尖和关节)来获取指尖,同时您也可以选择使用手指之间角度来实现相同效果。...最后一部分包括使用 PyAutoGUI 库,它允许您根据手部运动坐标(准确地说是指尖)进行键盘操作。现在当这个程序运行时,它会跟踪指尖在框架中位置并自动按下键盘上提到

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【深度学习】实例第二部分:OpenCV

轮廓处理 边缘检测虽然能够检测出边缘,但边缘是不连续检测边缘并不是一个整体。...OpenCV提供了查找图像轮廓函数cv2.findContours(),该函数能够查找图像内轮廓信息,而函数cv2.drawContours()能够将轮廓绘制出来。...mode:轮廓检索模式,有以下取值和含义: 取值 含义 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测轮廓 cv2.RETR_LIST 对检测轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP...如果希望得到视频大小为平均值,可以选用这个参数组合。 该组合生成文件扩展名为.avi。...cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 【执行结果】 利用OpenCV检测芯片瑕疵 【任务描述】 利用图像技术,检测出芯片镀盘区域瑕疵。

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基于多目标视频图像边缘特征核相关滤波跟踪算法

,利用OpenCV 工具获取视频图像色度饱和度直方图以及梯度角度直方图,即图像梯度角度-色度饱和度直方图,该直方图可以有效表征图像颜色特征。...用多项式∑ Mi=1τ i x i表示映射至高维空间w,其中,M为高维空间总维数,τ i为x i线性组合系数,则: τ=(K +ξI) -1 y 式中,K 为核矩阵,如果核矩阵具有循环特性,则...1.3.3 分类器快速跟踪 利用w 检测新输入视频图像z 中目标时,依据响应函数得到视频图像检测公式为: f(z)=w T z 样本利用核函数映射过程即通过非线性分类器检测目标的过程,分类器响应可表示为...式中,^f(z)和☉分别为循环矩阵简化结果和逻辑运算符。...2.2.4 平均跟踪速度 为检测本算法跟踪实时性,统计不同算法跟踪速度,结果如表5所示。

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使用网络摄像头和Python中OpenCV构建运动检测器(Translate)

本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测 运动检测是指检测物体相对于周围环境位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!...我们也将得到结果称为Delta帧。 ? 接下来,我们将使用像素强度来优化Delta帧,优化后帧称为阈值帧。...因此,我们使用absdiff函数并将得到结果称为delta帧。对于我们用例来说,仅仅找到一个差异是不够,所以我们需要定义一个像素阈值,它可以被视为真实对象。...因此我们采用轮廓区域概念,即跳过那些面积小于10000像素对象。对于大于此区域轮廓,我们将状态设置为1,即检测到对象。...我们使用waitKey函数来延迟进程,直到按下某个。在这里,我们使用waitKey(1)从摄像机获得连续实时反馈。想停止拍摄视频时,只需按键盘上“Q”即可。 ?

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【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法

针对QR二维码识别的两个过程,OpenCV 4提供了多个函数用于实现每个过程,这些函数分别是定位QR二维码detect()函数、根据定位结果解码二维码decode()函数以及同时定位和解码detectAndDecode...函数第三个参数是经过校正和二值化QR二维码,变量类型为Mat,在校正二维码中每一个有效数据点都以单个像素出现,例如在经过校正和二值化QR二维码中“回”字形区域中心黑色区域尺寸为3×3,黑色区域边缘白色轮廓宽度为...函数第三个参数是经过校正和二值化QR二维码,变量类型为Mat,如果不需要输出该结果可以在调用函数时缺省该参数或者使用默认参数noArray()表示不输出图像。...程序中将定位和解码分步识别结果和直接识别结果显示在含有QR二维码图像中,并输出校正和二值化QR二维码。...程序输出结果在图7-30给出,为了能够直观了解校正和二值化QR二维码,图7-30中使用是Image Watch中查看到正和二值化QR二维码图像。

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【从零学习OpenCV 4】QR二维码检测

针对QR二维码识别的两个过程,OpenCV 4提供了多个函数用于实现每个过程,这些函数分别是定位QR二维码detect()函数、根据定位结果解码二维码decode()函数以及同时定位和解码detectAndDecode...函数第三个参数是经过校正和二值化QR二维码,变量类型为Mat,在校正二维码中每一个有效数据点都以单个像素出现,例如在经过校正和二值化QR二维码中“回”字形区域中心黑色区域尺寸为3×3,黑色区域边缘白色轮廓宽度为...函数第三个参数是经过校正和二值化QR二维码,变量类型为Mat,如果不需要输出该结果可以在调用函数时缺省该参数或者使用默认参数noArray()表示不输出图像。...程序中将定位和解码分步识别结果和直接识别结果显示在含有QR二维码图像中,并输出校正和二值化QR二维码。...程序输出结果在图7-30给出,为了能够直观了解校正和二值化QR二维码,图7-30中使用是Image Watch中查看到正和二值化QR二维码图像。

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树莓派计算机视觉编程:11~13

在本章中,我们将学习和演示以下主题代码: 实现最大 RGB 过滤器 实现背景减法 计算光流 检测并跟踪运动 检测图像中条形码 实现色度效果 完成本章后,您将能够实现所学到概念,以使用 Raspberry...然后,我们将在希望检测连续帧之间差异像素区域周围绘制轮廓: 我们将从导入 OpenCV 和 NumPy 开始。...在下一节中,我们将学习如何使用 RPi 和 USB 网络摄像头通过 OpenCV 和 Python 3 应用胶片风格色度键控。 实现色度效果 色度键控也称为色度合成。...我们已经通过我们 RPi 相机模块盒和一块绿色抹布实现了胶片风格色度效果。 我们可以看到效果并不完美。 这是由于照明效果不理想。...实现色度效果时,遵循简单规则是,我们要进行色度操作对象颜色不得与背景屏幕颜色相同。 因此,如果我们使用是绿色背景,则该对象或其任何部分都不能为绿色。 蓝色背景屏幕也是如此。

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使用OpenCV进行颜色分割

图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务(例如对象分类和对象检测基础。良好图像分割为我们后续图像分类以及检测奠定了基础。...在计算机视觉中主要有3种不同图像分割类型: 1.颜色分割或阈值分割 2.语义分割 3.边缘检测 在本文里,我们将介绍基于颜色图像分割,并通过OpenCV将其实现。...在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能 颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物图像,或者从单一背景图像中提取其他彩色物体。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出,尽管OpenCV是一种更快方法,但是它对于图像分割结果并不是非常理想,有时会出现分割误差或者错误分割情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色分割...因为像素B,G和R取值与落在物体上光相关,因此这些值也彼此相关,无法准确描述像素。相反,HSV空间中,三者相对独立,可以准确描述像素亮度,饱和度和色度

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使用OpenCV进行颜色分割

图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务(例如对象分类和对象检测基础。良好图像分割为我们后续图像分类以及检测奠定了基础。...在计算机视觉中主要有3种不同图像分割类型: 1.颜色分割或阈值分割 2.语义分割 3.边缘检测 在本文里,我们将介绍基于颜色图像分割,并通过OpenCV将其实现。...在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能 颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物图像,或者从单一背景图像中提取其他彩色物体。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出,尽管OpenCV是一种更快方法,但是它对于图像分割结果并不是非常理想,有时会出现分割误差或者错误分割情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色分割...因为像素B,G和R取值与落在物体上光相关,因此这些值也彼此相关,无法准确描述像素。相反,HSV空间中,三者相对独立,可以准确描述像素亮度,饱和度和色度

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OpenCV基础 | 4.色彩空间转换

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] 今天写是色彩空间转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色:Red,绿色:...它们补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300° YUV YUV不是几个英文单词组合词,而是符号,Y表示亮度,UV用来表示色差,U、V是构成彩色两个分量 YUV 色彩模型来源于rgb模型,...该模型特点是将亮度和色度分离开,从而适合于图像处理领域。...YCrCb Y:亮度分量,Cb:蓝色色度分量,Cr:红色色度分量 YCbCr模型来源于yuv模型,应用于数字视频 常用于肤色检测 色彩空间demo def color_space_demo(image)...若想获得红色,蓝色等分量可以从表中选取对应值进行操作 如果结果想凸显绿色,可进行像素间与运算得到,下节课提到了。

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Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法

就不一句一句翻译了,大意说是在执行分水岭函数watershed之前,必须对第二个参数markers进行处理,它应该包含不同区域轮廓,每个轮廓有一个自己唯一编号,轮廓定位可以通过Opencv中findContours...下边通过图示来看一下watershed函数第二个参数markers在算法执行前后发生了什么变化。...对于一个原图: 经过灰度化、滤波、Canny边缘检测、findContours轮廓查找、轮廓绘制等步骤后终于得到了符合Opencv要求merkers,我们把merkers转换成8bit单通道灰度图看看它里边到底是什么内容...: 这个是分水岭运算前merkers: 这个是findContours检测轮廓: 看效果,基本上跟图像轮廓是一样,也是简单勾勒出了物体外形。...由于这幅图像边缘比较少,对比不是很明显,再来看一幅轮廓数量较多图效果: 这个是分水岭运算前merkers: 这个是findContours检测轮廓: 从这两幅图对比可以很明显看到,从图像底部往上

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opencv实践】你确定真的了解寻找轮廓函数吗?【RM大符识别】

2@contours:检测轮廓,函数调用后运行结构存在这里,每个轮廓存储为一个点向量,即用point类型vector表示。 3@hierarchy:可选输出向量,包含图像拓扑信息。...然后我们遍历所有上一步检测轮廓,当某一轮廓hierarchy[i][3]不等于-1时,也就是说明该轮廓有父轮廓,也就是说明该轮廓为一个内嵌轮廓。...上图中,蓝色框是我们检测出来轮廓轮廓1里面有一个黑洞,也就是包含一个内嵌轮廓,而2中没有内嵌轮廓,3中有三个内嵌轮廓。 而我们要检测就是轮廓1内嵌轮廓。...但opencv中没有直接数父轮廓里所包含内嵌轮廓个数函数。怎么办呢? 我们就检测轮廓(内嵌轮廓),检测到一个子轮廓,就将其父轮廓对应数组元素加1。...处理结果如下: 好了,到此我们就完成了。你感觉到findContours函数妙处了吗?

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精通 Python OpenCV4:第二部分

,并且值是使用相应时要调用函数。...在这些颜色模型中,当应用图像处理技术时,亮度分量分离具有一些优势。 YCbCr 是在视频和数字摄影系统中使用一系列色彩空间,以色度分量(Y)和两个色度分量/色度(Cb 和 Cr)表示颜色。...可以根据图像矩或使用 OpenCV 函数cv2.contourArea()计算检测轮廓大小。 在此示例中,我们将基于每个轮廓计算大小对检测轮廓进行排序。...ORB 基本上是 FAST 关键点检测器和 BRIEF 描述符组合,并进行了关键修改以增强表现。 第一步是检测keypoints。...-py/img/b31c977e-b9bf-4a48-a065-7f7d78eeac1f.png)] 在前面的屏幕截图中,您可以看到经过校正和二值化 QR 码(左)和检测标记(右),带有蓝色边框,

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OpenCV 入门之旅

: “ 为每种原色形成一个矩阵,然后这些矩阵组合起来为各个 R、G、B 颜色提供像素值,然后矩阵每个元素提供与像素亮度强度有关数据” 文字有些抽象,我们来看下面这张图片 如图所示,此处图像大小可以计算为...,这里参数是新调整大小图像形状 我们注意到,图像对象从 img 变为 resized_image,因为现在图像对象发生了变化 还有另一种方法可以将参数传递给 resize 函数 Resized_image...使用 OpenCV 执行人脸检测 人脸检测 人脸检测?...下面我们看看如何使用 OpenCV 做一个非常有趣运动检测器 基于 OpenCV 运动检测器 问题场景:通过一个网络摄像头,可以检测到摄像头前任何运动物体,并且返回一个图表,这个图表包含人/物体在相机前面的时间...,则在列表中使用 datetime 记录日期和时间 我们将时间值存储在 DataFrame 中并写入 CSV 文件 绘制运动检测图 最后一步是显示结果 首先,我们从 motion_detector.py

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Python OpenCV实现测量图片物体宽度

截取只包含上下边框部分,以便于后续轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片添加中文字符 #用于给图片添加中文字符 def ImgText_CN(img, text, left,...('original', th) #显示二值化后图,主题为白色,背景为黑色 更加容易找出轮廓 key = cv2.waitKey(0) if key==27: #按esc时,关闭所有窗口...img_gray, (x, y+h), (x + w, y+h), (0, 0, 255), 2, 5) #下边缘 img1[80:230, 90:230] = img_gray #用带有上下轮廓图替换掉原图对应部分...y+h), (x + w, y+h), (0, 0, 255), 2, 5) #下边缘 img1[80:230, 90:230] = img_gray #用带有上下轮廓图替换掉原图对应部分...,关闭所有窗口 print(key) cv2.destroyAllWindows() 三、 运行结果(效果) 四、 问题及解决方法 红色轮廓没有显示,解决方案:将灰度图转化为彩色图 以上就是本文全部内容

2.2K30

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:1~5

作为事件处理结果,可以调用onKeypress。 空格将截取屏幕快照,TAB导致屏幕录像(视频录制)开始/停止,Esc导致应用退出。...现在,我们将研究其他分析形状方法,而不是基于边缘检测,而是基于发现相似像素斑点概念。 轮廓检测 计算机视觉中一项重要任务是轮廓检测。...() cv2.destroyAllWindows() 请注意,轮廓检测是在阈值图像上执行,因此在此阶段已经丢失了颜色信息,但是我们在原始彩色图像上进行绘制,然后以彩色显示结果。...这是一个简单单行表达式: hull = cv2.convexHull(cnt) 让我们将原始轮廓,近似多边形轮廓和凸包组合成一个图像,以观察它们之间差异。...检测线,圆和其他形状 检测边缘和寻找轮廓不仅本身就是常见且重要任务; 它们还构成其他复杂操作基础。 线条和形状检测与边缘和轮廓检测齐头并进,因此让我们研究一下 OpenCV 如何实现这些功能。

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一文读懂行人检测算法

1引言 行人检测可定义为判断输入图片或视频帧是否包含行人,如果有将其检测出来,并输出bounding box 级别的结果。...另一种是使用多种特征综合表示方法.Viola在2003年提出综合使用外观和运动特征特征联合表示方法,使用结合串联组合分类机制。...注:0 底层特征 1 基于学习特征 2 混合特征 3行人检测进程 3.1行人检测方法 (1)以Gavrila 为代表全局模板方法:基于轮廓分层匹配算法,构造了将近 2500 个轮廓模板对行人进行匹配...在测试样本上执行分类模型,生成预测结果。 根据预测结果,计算必要评估指标,评估分类模型性能。...HOG+SVM 作为经典算法也别集成到OpenCV 里面去了,可以直接调用实现行人检测为了解决速度问题可以采用背景差分法统计学习行人检测,前提是背景建模方法足够有效(即效果好速度快),目前获得比较好检测效果方法通常采用多特征融合方法以及级联分类器

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

实验结果表明,虽然卷积神经网络自带多尺度特征,但显式地使用多尺度融合对边缘检测结果提升依然有效。 ?.... ---- 二、OpenCV Canny 边界检测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。这个函数第一个参数是输入图像。.... ---- 三、OpenCV轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体检测和识别中很有用。.... ---- 四、拉普拉斯变换 1、理论以及opencv函数 拉普拉斯变换也可以用作边缘检测,用二次导数形式定义。...,首先在x和y方向求一阶导数, 然后组合为四个方向导数。

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图像处理——分水岭算法

就不一句一句翻译了,大意说是在执行分水岭函数watershed之前,必须对第二个参数markers进行处理,它应该包含不同区域轮廓,每个轮廓有一个自己唯一编号,轮廓定位可以通过Opencv中findContours...下边通过图示来看一下watershed函数第二个参数markers在算法执行前后发生了什么变化。...对于一个原图: 经过灰度化、滤波、Canny边缘检测、findContours轮廓查找、轮廓绘制等步骤后终于得到了符合Opencv要求merkers,我们把merkers转换成8bit单通道灰度图看看它里边到底是什么内容...: 这个是分水岭运算前merkers: 这个是findContours检测轮廓: 看效果,基本上跟图像轮廓是一样,也是简单勾勒出了物体外形。...由于这幅图像边缘比较少,对比不是很明显,再来看一幅轮廓数量较多图效果: 这个是分水岭运算前merkers: 这个是findContours检测轮廓: 从这两幅图对比可以很明显看到

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

检测:在累加器数组中找到具有高累加值位置,这些位置对应于可能圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在圆。 阈值和非最大抑制:根据设定阈值,筛选出累加值高于阈值圆。...Hough Circle Transform 参数包括边缘检测参数、参数空间分辨率、最小半径和最大半径范围等。这些参数设置会影响圆检测结果,需要根据具体应用场景和图像特征进行调整。...轮廓绘制和可视化:可以将提取轮廓绘制在原始图像上,以便进行可视化和结果展示。这可以通过绘制轮廓曲线、外接矩形或其他几何形状来实现。...然后,可以使用OpenCV轮廓分析、形状分析等技术对钢管进行进一步处理和计数。...总结 在本文中,我们介绍了使用OpenCV和深度学习来解决数钢管和数串串问题,使用OpenCVBlob Detection和Hough Circle技术对钢管以及串串进行检测,并使用轮廓分析对钢管进行计数

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