目录一、准备阶段 二、图片处理三、生成描述文件 四、生成.vec文件 五、生成.xml自定义分类器文件 六、识别检测一、准备阶段正样本集：正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集：负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。在当
一、OpenCV简单介绍在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：pip install opencv-python另外我们还需要另外一个模块：pip install opencv-contrib-python接下来我们就可以学习OpenCv了。1.1、OpenCv操作图像我们来简单读取一个图像，并将该图像显示：#
图像处理：数黑色格子-基于Java语言的open cv应用1.实验要求2.实验步骤3.有参考意义的书籍4.实验心得 这是本学期我们开设的专业实训课程的作业，任务要求主要是实现：完成一幅方块图像的打开和显示，并统计其中的黑色方块数量，现在特把其完成过程中的心得进行整理。1.实验要求能够读取任何格式的图片文件能读取出来该图片文件的像素点能对图片进行二值化和灰度化的预处理，进而提高角点检测的精确度将图
目录一.汉字点阵字库原理 1.汉字编码1.1区位码1.2机内码 2.点阵字库结构 点阵字库存储 3 汉字点阵获取二、Ubuntu+Opencv+C++显示图片1.将图片、Asci0816.zf和HZKf2424.hz放到文件夹中2.创建test3.cpp文件，并将实现代码写入3.创建logo.txt文件，并写入图片上显示的文字内容4.编译5.运行6.结果一.
前言：
今年有一个高等教育部主办，举办地在余姚的比赛，我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！ 其中最快的方法就是两个摄像头，顶角摆放，采集六面信息！ 这其中，我有两种方案！1- 直接在倾斜面上颜色识别采集信息，在进行面矩阵转换；2-将倾斜面矫正回来，
小编有个群193369905，里面分享的均是机器视觉的资料， 最近很多朋友问我如何去追踪一个乒乓球，然后利用ＰＩＤ算法来保证活动板的平衡，于是我利用树莓派和arduino实现了这个小实验，本文提出一种基于图像的圆形目标实时跟踪方法，用以解决圆形目标由远及近运动时跟踪稳定性不高的问题。然后将球体的中心坐标通过串口送给电机，利用电机来控制活动板的平衡。前篇博客我已经很好的讲解过了camshif原理和代
需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
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2023-11-26 16:43:14
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此文章主要是学习的记录。使用opencv的版本是 3.4.6。实现了图片的人脸检测及人的眼睛、鼻子和嘴巴的检测。里面使用的窗口显示相关的代码都是opencv的函数。 人脸检测 openCV的人脸识别主要通过Haar特征分类器实现
1、实验内容：自动是被下列九宫格图像中小人的位置，并将小人分割出来2、思路分析：本实验的难点首先在于如何在一幅图像中把九幅图片分离出来，其次如何能够从分离出来的九幅图片中识别出小人图像。本人的具体思路是这样的：分离九幅图片：通过findContours()函数寻找到图像中所有物体的轮廓，并用boundingRect()获得所有轮廓的包围矩形，但是我们需要的只是九宫格中的九个矩形区域，因此可以通过比
一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化
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2023-10-08 11:58:37
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§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
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2023-11-01 23:56:29
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本篇文章对OpenCV文档中如何使用OpenCV扫描图像，查找表格和时间测量给出的源代码进行详细的注释。本篇文章将会涉及到以下内容。头文件的作用颜色空间缩减原理C操作符[ ]（指针）、迭代器、即时项目地址计算三种方法的使用及代码注解Visual Studio 2017 命令参数配置方法等想自己着手写代码，一定得知道各个头文件的用处。在不知道该用什么库的时候，可以直接用#include <op
霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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第一次写长博，记录一个项目。这几天一直在接小活，有一个是客户的要求是将目标图片上的文字（目测是好多器材上边的编号）检测出来，并对比，要求长字符串和长字符串相同，短字符串和短字符串相同，不一样的需要标识出来。感觉还挺有意思的，就把过程贴出来以便日后复习。话不多说先贴图：待检测图片和最终识别结果如下图，相同的长字符串用蓝色框标出，短字符串用绿色框标出，而疑似不一致字符串用红色框标出，对客户传来的待测试
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2023-10-12 06:27:26
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目录运行环境：一、opencv二、meidapipe配置三、实现手部的识别并标注1、参数分析1.multi_hand_landmarks 2.multi_hand_world_landmarks3.multi_handedness2.绘制信息点和连线运行环境：python3.9.7 opencv-python4.6.0.66 mediapipe0.8.11运行之前
【OpenCV学习】（九）目标识别之车辆检测及计数背景本篇将具体介绍一个实际应用项目——车辆检测及计数，在交通安全中是很重要的一项计数；当然，本次完全采用OpenCV进行实现，和目前落地的采用深度学习的算法并不相同，但原理是一致的；本篇将从基础开始介绍，一步步完成车辆检测计数的项目；一、图像轮廓本质：具有相同颜色或强度的连续点的曲线；作用：1、可用于图形分析；2、应用于物体的识别与检测；注意点：1
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2023-12-24 10:03:46
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霍夫线变换 简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着
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2023-08-02 15:18:04
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使用openCV识别车牌流程框架图像的预处理车牌定位的第一步为图像预处理。为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工
