文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

OpenCV实现手指识别:空中移动手指就可以弹钢琴!

灵感 最近我拜访了我的表妹，她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情，她的老师不能外出，他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法，她的老师和她都可以用它来学习音乐。...简单的答案是，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，例如对光照变化的鲁棒性或去除阴影。...使用我们使用 HSV 标度创建的黑色蒙版检测手。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，即我们手的边界。...轮廓与其凸包的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的距离（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的角度来实现相同的效果。...最后一部分包括使用 PyAutoGUI 库，它允许您根据手部运动的坐标（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的位置并自动按下键盘上提到的键。

1.1K51

【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，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。...OpenCV提供了查找图像轮廓的函数cv2.findContours（），该函数能够查找图像内的轮廓信息，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 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 对检测到的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP...如果希望得到的视频大小为平均值，可以选用这个参数组合。 该组合生成的文件的扩展名为.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。

1.9K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    基于多目标视频图像边缘特征的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,即图像的梯度角度-色度饱和度直方图,该直方图可以有效表征图像的颜色特征。...用多项式∑ Mi=1τ i x i表示映射至高维空间的w,其中,M为高维空间总维数,τ i为x i的线性组合系数,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 中的目标时,依据响应函数得到的视频图像检测公式为： f(z)=w T z 样本利用核函数的映射过程即通过非线性分类器检测目标的过程,分类器的响应可表示为...式中,^f(z)和☉分别为循环矩阵的简化结果和逻辑运算符。...2.2.4 平均跟踪速度 为检测本算法跟踪的实时性,统计不同算法的跟踪速度,结果如表5所示。

    89920

    使用网络摄像头和Python中的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的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！...我们也将得到的结果称为Delta帧。 ? 接下来，我们将使用像素强度来优化Delta帧，优化后的帧称为阈值帧。...因此，我们使用absdiff函数并将得到的结果称为delta帧。对于我们的用例来说，仅仅找到一个差异是不够的，所以我们需要定义一个像素阈值，它可以被视为真实的对象。...因此我们采用轮廓区域的概念，即跳过那些面积小于10000像素的对象。对于大于此区域的轮廓，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，直到按下某个键。在这里，我们使用waitKey（1）从摄像机获得连续的实时反馈。想停止拍摄视频时，只需按键盘上的“Q”键即可。 ?

    3.3K40

    【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二维码的detect()函数、根据定位结果解码二维码的decode()函数以及同时定位和解码的detectAndDecode...函数第三个参数是经过校正和二值化的QR二维码，变量类型为Mat，在校正的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的QR二维码中“回”字形区域中心的黑色区域尺寸为3×3，黑色区域边缘的白色轮廓宽度为...函数第三个参数是经过校正和二值化的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二维码的图像中，并输出校正和二值化的QR二维码。...程序输出结果在图7-30给出，为了能够直观的了解校正和二值化的QR二维码，图7-30中使用的是Image Watch中查看到的校正和二值化的QR二维码图像。

    79210

    【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二维码的detect()函数、根据定位结果解码二维码的decode()函数以及同时定位和解码的detectAndDecode...函数第三个参数是经过校正和二值化的QR二维码，变量类型为Mat，在校正的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的QR二维码中“回”字形区域中心的黑色区域尺寸为3×3，黑色区域边缘的白色轮廓宽度为...函数第三个参数是经过校正和二值化的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二维码的图像中，并输出校正和二值化的QR二维码。...程序输出结果在图7-30给出，为了能够直观的了解校正和二值化的QR二维码，图7-30中使用的是Image Watch中查看到的校正和二值化的QR二维码图像。

    2K20

    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的代码： 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 检测图像中的条形码 实现色度键效果 完成本章后，您将能够实现所学到的概念，以使用 Raspberry...然后，我们将在希望检测连续帧之间差异的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 应用胶片风格的色度键控。 实现色度键效果 色度键控也称为色度键合成。...我们已经通过我们的 RPi 相机模块盒和一块绿色抹布实现了胶片风格的色度键效果。 我们可以看到效果并不完美。 这是由于照明效果不理想。...实现色度键效果时，遵循的简单规则是，我们要进行色度键操作的对象的颜色不得与背景屏幕的颜色相同。 因此，如果我们使用的是绿色背景，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。

    1.7K10

    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）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。...在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型： 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的图像分割，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的图像，或者从单一的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是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割...因为像素B，G和R的取值与落在物体上的光相关，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，可以准确描述像素的亮度，饱和度和色度。

    3.1K20

    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）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。...在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型： 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的图像分割，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的图像，或者从单一的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是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割...因为像素B，G和R的取值与落在物体上的光相关，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，可以准确描述像素的亮度，饱和度和色度。

    2.7K21

    【Python篇】Python + OpenCV 全面实战：解锁图像处理与视觉智能的核心技能

    (0) cv2.destroyAllWindows() 2.3.4 实战：边缘检测与轮廓提取 在很多场景下，边缘检测可以作为后续图像分析的基础，比如物体检测和识别。...OpenCV 提供了基于 Haar 特征的快速人脸检测方法。通过预训练的 Haar 分类器，我们可以快速检测图像中的人脸。...它用于识别视频中运动物体，并绘制其轮廓。OpenCV 提供了 BackgroundSubtractorMOG2 方法用于检测视频中的运动物体。...，结合 OpenCV 的轮廓检测和 HSV 色彩空间，可以通过追踪特定颜色的手势实现这一功能。...3.4.1 基于颜色的手势追踪 首先，我们可以使用 HSV 色彩空间 来检测特定颜色的手部区域。然后，使用 轮廓检测 来追踪手部的位置。

    5.1K11

    OpenCV基础 | 4.色彩空间的转换

    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] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色：Red，绿色：...它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300° YUV YUV不是几个英文单词的组合词，而是符号，Y表示亮度，UV用来表示色差，U、V是构成彩色的两个分量 YUV 色彩模型来源于rgb模型，...该模型的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，蓝色等的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，可进行像素间的与运算得到，下节课提到了。

    65620

    Opencv分水岭算法——watershed自动图像分割用法

    就不一句一句翻译了，大意说的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的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours...下边通过图示来看一下watershed函数的第二个参数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要求的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的merkers： 这个是findContours检测到的轮廓： 看效果，基本上跟图像的轮廓是一样的，也是简单的勾勒出了物体的外形。...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的图效果： 这个是分水岭运算前的merkers： 这个是findContours检测到的轮廓： 从这两幅图对比可以很明显看到，从图像底部往上

    5.1K20

    精通 Python OpenCV4：第二部分

    ，并且值是使用相应键时要调用的函数。...在这些颜色模型中，当应用图像处理技术时，亮度分量的分离具有一些优势。 YCbCr 是在视频和数字摄影系统中使用的一系列色彩空间，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()计算检测到的轮廓的大小。 在此示例中，我们将基于每个轮廓的计算大小对检测到的轮廓进行排序。...ORB 基本上是 FAST 关键点检测器和 BRIEF 描述符的组合，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的 QR 码（左）和检测到的标记（右），带有蓝色边框，

    2.5K10

    【opencv实践】你确定真的了解寻找轮廓函数吗？【RM大符识别】

    2@contours：检测到的轮廓，函数调用后的运行结构存在这里，每个轮廓存储为一个点向量，即用point类型的vector表示。 3@hierarchy：可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。...然后我们遍历所有上一步的检测到的轮廓，当某一轮廓的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的父轮廓，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。 而我们要检测的就是轮廓1的内嵌轮廓。...但opencv中没有直接数父轮廓里所包含内嵌轮廓个数的函数。怎么办呢？ 我们就检测子轮廓（内嵌轮廓），检测到一个子轮廓，就将其父轮廓对应的数组元素加1。...处理结果如下： 好了，到此我们就完成了。你感觉到findContours函数的妙处了吗？

    3.5K20

    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，然后矩阵的每个元素提供与像素亮度强度有关的数据” 文字有些抽象，我们来看下面这张图片 如图所示，此处图像的大小可以计算为...，这里的参数是新调整大小的图像的形状 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 做一个非常有趣的运动检测器 基于 OpenCV 的运动检测器 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

    2.3K11

    Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5

    作为事件处理的结果，可以调用onKeypress。 空格键将截取屏幕快照，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的方法，而不是基于边缘检测，而是基于发现相似像素的斑点的概念。 轮廓检测 计算机视觉中的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的，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。...这是一个简单的单行表达式： 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，以观察它们之间的差异。...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的任务； 它们还构成其他复杂操作的基础。 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。

    4.8K20

    winform使用onnxruntime部署LYT-Net轻量级低光图像增强算法

    与传统的Retinex模型不同，LYT-Net利用YUV色彩空间的亮度（Y）和色度（U和V）自然分离的特性，简化了图像光照和颜色信息的解耦任务。...3.本文方法 本文提出的LYT-Net基于Transformer结构，通过将输入的RGB图像转换为YUV色彩空间，分别增强亮度和色度信息。...色度通道U和V通过CWD模块进行降噪，保持纹理细节。增强后的色度通道U和V重新组合并通过MSEF模块处理，增强输入特征的空间和通道特征。最终与亮度通道Y进行拼接，通过一组卷积层得到高质量的增强图像。...模型进行目标检测winform最快检测速度，C++使用纯opencv部署yolov9的onnx模型，C和C++的区别竟然是这样！...，使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测，yolov7部署在ros机器人操作系统视频演示，用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8 https://www.bilibili.com

    14110

    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的表示方法.Viola在2003年提出综合使用外观和运动特征的特征联合表示方法，使用结合串联的组合分类机制。...注：0 底层特征 1 基于学习的特征 2 混合特征 3行人检测的进程 3.1行人检测方法 （1）以Gavrila 为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，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，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。...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的统计学习行人检测，前提是背景建模的方法足够有效（即效果好速度快），目前获得比较好的检测效果的方法通常采用多特征融合的方法以及级联分类器

    2.2K50

    图像处理——分水岭算法

    就不一句一句翻译了，大意说的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的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours...下边通过图示来看一下watershed函数的第二个参数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要求的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的merkers： 这个是findContours检测到的轮廓： 看效果，基本上跟图像的轮廓是一样的，也是简单的勾勒出了物体的外形。...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的图效果： 这个是分水岭运算前的merkers： 这个是findContours检测到的轮廓： 从这两幅图对比可以很明显看到

    1.4K40

    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 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的提升依然有效。 ?.... ---- 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。.... ---- 四、拉普拉斯变换 1、理论以及opencv的函数 拉普拉斯变换也可以用作边缘检测，用二次导数的形式定义。...，首先在x和y方向求一阶导数， 然后组合为四个方向的导数。

    3.3K51
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券