直接经过前面两节的内容。我想直接上代码应该是可以接受的。创建一个Python脚本,取名draw.py
因为做程序图像剪切一直不太明白是怎么切片的,这里就用 cv2.rectangle 这个函数来看一下 opencv 是怎么计量图像的坐标轴的。
只有当直线完全在指定的矩形范围之外时,函数cv2.clipLine() 才会返回False
Halcon中对应的例子为novelty_detection_dyn_threshold.hdev,如下:
算法:矩形载体是为了更好地检测出人脸,在图像上绘制不同颜色和大小的矩形的基础操作。除此之外,还有绘制直线、矩形、圆、椭圆等多种几何图形,并且可以在图像中的指定位置添加文字说明。
画多边形需要指定一系列多边形的顶点坐标,相当于从第一个点到第二个点画直线,再从第二个点到第三个点画直线....
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
import cv2 import numpy as np def is_inside(o,i): ox,oy,ow,oh=o ix,iy,iw,ih=i return ox>ix and oy>iy and ox+ow < ix+iw and oy + oh <iy+ih def draw_person(image,person): x,y,w,h = person cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2) img =cv2.imread("xhs2.jpg") hog=cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) found,w=hog.detectMultiScale(img)#,found1,0,Size(4,4), Size(0,0), 1.05, 2 found_filtered=[] for ri,r in enumerate(found): for qi,q in enumerate(found): if ri != qi and is_inside(r,q): break else: found_filtered.append(r) for person in found_filtered: draw_person(img,person) cv2.imshow('people detection',img) cv2.waitKey(0)
Python OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库,除了图像处理和计算机视觉任务外,它还提供了丰富的功能来绘制各种图形。无论是在计算机视觉应用中标记感兴趣区域,还是在图像上绘制几何形状或文本,OpenCV 都为我们提供了简单易用的方法。本文将介绍如何利用 Python OpenCV 进行图形绘制。
主要有cv2.line()//画线, cv2.circle()//画圆, cv2.rectangle()//长方形,cv2.ellipse()//椭圆, cv2.putText()//文字绘制
在做项目的过程中,标记数据是记录每个 bounding box 的左上角和右下角坐标。因为用到了数据增强,所以我有了一个疑虑:
OpenCV的Haar级联分类器可以通过对比分析相邻图像区域的特征来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配,从而给图像进行分类。提取图像的细节对产生稳定可靠的分类结果很有用。这些提取的结果被称为特征。特征的数量通常应该比像素数少得多。两个图像的相似程度可以通过它们的特征向量的距离来计算。
在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有 8 个邻接像素,常见的邻接关系有 2 种:4 邻接与 8 邻接。4 邻接一共 4 个点,即上下左右、8 邻接的点一共有 8 个,包括了对角线位置的点,如下图所示
Matplotlib是一个用于Python的绘图库,它提供了多种绘图方法。在这里,将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片,保存图片等。
下午的时候,配好了 OpenCV 的 Python 环境,OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别,如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是 AP
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络(GANs)同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
学习使用OpenCV画几何图形,主要的函数为:cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),cv2.putText等。 具体释义可以使用help(cv2.putText)查看。
最近在研究目标检测这个方向,看到网上有很多的人脸识别帖子,所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来,第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的,说实话效果真的一般吧!具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来,但效果说实话很迷,时好时坏,把我是整蒙逼了,后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCNN+FaceNet来实现的,效果就比较好了,训练速度快,检测人脸的准确率也比前两个模型更好。我接下来会写三篇文章来一一介绍!
为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题,它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用,如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
seamlessClone是OpenCV3后添加的函数,使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中,并自然的融合。函数说明:
人脸检测,看似要使用深度学习,觉得很高大牛逼,其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
我们在前两节中有了解使用OpenCV中的矩形绘制,接下来我们了解一下更多的图形绘制方法。我们在OpenCV中若需要绘制直线需要使用line方法,line方法的原型如下:
OpenCV中,我们需要创建一个鼠标的回调函数来获取鼠标当前的位置、当前的事件如左键按下/左键释放或是右键单击等等,然后执行相应的功能。
概述 来源:pyimagesearch 编译:AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》,想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出,就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
本文主要介绍如何使用Python和OpenCV实现一个停车场空余车位实时监测系统,并包含详细步骤和源码。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
OpenCV是一个C++库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
方法 首先,我们使用内置的人脸检测算法,从实时视频或图像中检测人脸。在这里,我们将使用级联分类器方法从实时视频(使用网络摄像头)中检测人脸。 然后,读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度,以更好地理解特征。 现在,为了使输出美观,我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是,我们希望检测到的人脸是模糊的,所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情,并提到应该模糊人脸的区域。 而且,现在我们想要显示模糊的脸,使用 imshow 函数读取的帧,我们希望它被显示,直到我们按下一个键。 分步实施: 步骤
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
linetype:线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理,包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作,如直线、圆、矩形、椭圆的绘制,还有文字输入等。此外,还介绍了OpenCV中的绘图函数,包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制,以及输入文字的操作。
在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。
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:
在解决图像处理问题的时候,可以利用opencv打开视频,并一帧一帧地show出来,但是要用到imshow(),需要本地的界面支持。
OpenCV这么简单为啥不学——1.4、基础标识绘制(绘制线line函数、rectangle函数绘制四边形、circle函数绘制圆形、putText函数绘制文字、putText绘制中文文字)
import numpy as npimport cv2# 人脸识别分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')# 识别眼睛的分类器eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_eye.xml')# 开启摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)ok = Truewhile ok: # 读取摄像头中的图像,ok为是否读取成功的
本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等,识别人脸首先要进行人脸检测,OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器,其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_default这四种,本文不求甚解,只是从比对上判断一下这几种内置分类器的可用性。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
项目:chainer-faster-rcnn 作者:mitmul | 项目源码 | 文件源码
人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用,例如安全控制,自动标记照片和视频,以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中,我们将详细讨论人脸识别技术,以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
第十五--二十一行: 进行人脸切分,在上部分识别眼睛;人脸下部分识别嘴的预处理
YOLO(You Only Look Once)是由Joseph Redmon和Ali开发的一种对象检测和图像分割模型。
考虑到免费开源,OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml:haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定(利用OpenCV进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号)。
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 使用默认字体 cv2.rectangle(im, (10, 10), (110, 110), (0, 0, 255), thickness=2) # cv2.floodFill() cv2.rectangle(im, (113), int(110)), (int(300), int(135),
本期文章继续介绍缺陷检测专题的第三个案例,用OpenCV实现Halcon中一个物体凸缺陷检测的实例,前两个案例链接如上↑↑↑。
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254
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