特别要关注的是图中三个黑色正方形区域，它们就是用来定位一个二维码的最重要的三个区域，我们二维码扫描不检测首先要做的就是要发现这三个区域，如果找到这个三个区域，我们就成功的检测到一个二维码了，就可以对它定位与识别了。三个角上的正方形区域从左到右，从上到下黑白比例为1:1:3:1:1。不管角度如何变化，这个是最显著的特征，通过这个特征我们就可以实现二维码扫描检测与定位。
目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现
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拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
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。
PyCharm 几乎是最受欢迎的 Python 开发工具，相信很多同学都在使用，那么，如何高效地使用它，提升工作效率呢？今天分享的这个系列文章，介绍了一些使用技巧，一起来看看吧！
网络爬虫：又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取网上信息的程序或脚本。
常见的二维码为QR Code最早于1994年被日本公司Denso Wave的腾弘原发明并且由原来的条形码改造而来，相比条形码数据能力存储能力都大大提升。
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的口罩检测实时语音检测报警。
数据标注公司的工作比较多样，但视频标注对工具要求稍高一些，能在线上做的平台不是特别多，主要还是语音、图片标注。目前这个行业良莠不齐，有的平台技术实力强，有品牌背景，比如京东众智、百度众包，数据保密做得好。有的平台是专门做代理的，你的数据需求交给他，他转手就分包给下一层。下面介绍几个平台，也综合了其他博主的一些意见，如下：
计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。很简单的算法实现，我也随便写了一个，嗯，很简单。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以下来试试。
给定一个PDF文件，在指定位置绘制一个白色的无框矩形，相当于“擦除”该位置的内容。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以自己试试。
R-Tree是一种用于多维空间索引的数据结构，尤其适用于地理信息系统、数据库和计算机图形学等领域。它解决了在高维空间中快速查询和检索对象的问题。在这篇博客中，我们将深入浅出地介绍R-Tree的工作原理、常见应用场景，并通过Python代码示例来展示其基本操作。
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本，Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
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）。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道污染物识别系统通过python+yolo深度学习技术，河道污染物识别系统对现场画面中河道污染物以及漂浮物进行全天候实时监测，当河道污染物识别系统监测到出现污染物漂浮物时，立即抓拍存档触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
注意 在Pygame中，原点(0, 0)位于屏幕左上角，向右下方移动时，坐标值将增大。在1200×800 的屏幕上，原点位于左上角，而右下角的坐标为(1200, 800)。
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
设置图片自适应 : 设置的图片可能 大于或小于 图片容器 , 设置其宽度填充 100% 父容器 , 可以保证图片填充满父容器 ;
本文来自旷视科技南京研究院研究员赵博睿在知乎上发表的文章，他主要研究领域为目标检测。本文上半篇将针对mmAP这一经典的目标检测评价指标详细解析其定义初衷和具体计算方式；下半篇将继续分析mmAP的特点，并介绍针对这些特点现有方法如何“hack” mmAP，最后将提出几个mmAP未考虑到的评测要素。仅抛砖引玉，期待诸君有更优评价指标的提出。
在上一篇文章：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇文章我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。
前面我们学习了《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，根据照出来的照片直接截取到卡片后，在卡片识别里面下一步我们肯定就会用到了卡号的获取
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
QSS即Qt样式表，是用来自定义控件外观的一种机制，QSS大量参考了Css的内容，但QSS的功能要比Css弱得多，体现在选择器少，可以使用的QSS属性也少，而且并不是所有的属性都可以应用在PyQt的控件上，QSS使页面美化跟代码层分开，利于维护
学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件，学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
按要求编写一个Java应用程序： （1）编写一个矩形类Rect，包含： 矩形的宽width；矩形的高height。 两个构造方法： 1．一个带有两个参数的构造方法，用于将width和height属性初化； 2．一个不带参数的构造方法，将矩形初始化为宽和高都为10。 两个方法： 求矩形面积的方法area() 求矩形周长的方法perimeter() （2）通过继承Rect类编写一个具有确定位置的矩形类PlainRect，其确定位置用 矩形的左上角坐标来标识，包含： 添加两个属性：矩形左上角坐标startX和startY。 两个构造方法： 带4个参数的构造方法，用于对startX、startY、width和height属性初始化； 不带参数的构造方法，将矩形初始化为左上角坐标、长和宽都为0的矩形； 添加一个方法： 判断某个点是否在矩形内部的方法isInside(double x,double y)。如在矩形内，返回true, 否则，返回false。 提示：点在矩形类是指满足条件： x>=startX&&x<=(startX+width)&&y<startY&&y>=(startY-height) （3）编写PlainRect类的测试程序 创建一个左上角坐标为（10，10），长为20，宽为10的矩形对象； 计算并打印输出矩形的面积和周长；
Turtle库是Python中一个很流行的绘图函数库，主要是依据坐标轴来绘制图像，画笔则是一只小海龟，通过控制海龟的在坐标平面的移动，从而绘制各种各样的图像。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
定位器地图只有一项工作：显示某物在哪里。这意味着它只需要很少的信息：只需要一个特征区域的指示，以及足够的地理背景，让人们了解它在世界上的位置。保持定位器地图尽可能简单，以防止它在视觉上与主地图或主要故事竞争。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
从版本 1.4 开始，PDF 支持将任意文件作为 PDF 文档文件的一部分（“嵌入式文件流”）嵌入其中（参见章节“7.11.4 嵌入式文件流”，第 103 页的 Adobe PDF 参考手册）。
今天在52CV交流群里有朋友问到矩形检测的问题，恰好前几天做了一个与此相关的项目，调研了一下相关的算法（期间被某带bug的开源代码坑了很久，为防止大家掉进坑里），就把我认为比较好的的一种开源实现分享给大家。
“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。 这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深
3.按Shift+F8，调出“变换/对齐”工具。通过此工具中的数值法和坐标法，调整图像大小和位置，达到对齐。
上面的代码实例会在屏幕上显示一个小的窗口。 在这里，我们进行了一些必要的模块导入，最基础的widget组件位于PyQt5.QtWidget模块中
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
相信很多朋友都用java 写过飞机大战，在自己学完python基础以后就开始写python版飞机大战，今天把用pygame实现飞机大战的游戏分享给大家。
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
继之前的Python中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文本和VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字，将之前的Python和C++示例代码翻译成C#语言，很简单，还是借用OpenCvSharp4库中的Line、Rectangle、Circle、PutText，值得一提的是https://github.com/opencv/opencv以及OpenCvSharp4库和Opencv-python的函数基本相同。
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
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