从今天开始，借用头条的平台目录基本元素图片摄像头按位运算图像几何变换缩放：翻转：平移：旋转：透视变换基本元素图片 OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的，灰度图只有一个通道，图像坐标的起始点是在左上角，所以行对应的是y，列对应的是x。 import cv2img = cv2.imread('lena.jpg',0)# 先定义窗口，后显示图片cv2.namedWindow('lena2'
目的：在进行图像边缘提取后，将数据从平面坐标转换到极坐标空间，即完成了直线的信息提取。1、原理斜率k和截距b来确定一条直线。y = kx+b半径r、角度θ来确定一条直线。r = xcosθ + y sinθ注：在图像处理中，定义的平面坐标原点位于左上角，横轴为x，右方向为正方向，纵轴为y，下方向为正方向。 对于直线上任意一点，都有：
©作者 | 王文本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。论文题目：Towards Data-Efficient Detection Transformers论文
FAST检测特征点+SURF描述特征点速度上要比SURF在多尺度下检测特征点后描述要快的多在自己的电脑上做了两种实验的对比，通过VS性能分析可以看到结果配置I5 2.7GHZ X64 VS2012 OPENCV249代码中大津法二值化可以直接用opencv提供的大津法接口 代码功能SURF提取描述FAST提取SURF描述特征点提取24.2%0.9%特征点描述25%14.7%特
欢迎访问人工智能社区 studyai.com studyai.com 下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下： // Local
下面的代码通过计算图像中给定区域的方向梯度直方图来估计图像的旋转角度主要内容包括：一、计算局部图像块方向梯度直方图的函数二、把给定图像按照给定的角度旋转三、如何利用旋转后的图像的方向梯度直方图和原图像的方向梯度直方图来估计旋转角度四、绘制方向梯度直方图计算效果如下次：主要代码如下：// LocalHistogramOfOrientedGradients.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
/
1、先看程序read_image (Image, 'D:/like/model1_src1.jpg')
regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 500)
area_center_gray (Regions, Image, Area, Row, Column)
cooc_feature_image (Regions, Image, 6, 0, Energy,
Abstract在《基于深度学习的目标检测思路》中，提到了可以用滑动窗口的思路来做目标检测。除了滑动窗口，还有其他的目标检测算法吗？
目标检测介绍传统的目标检测算法，都是基于滑动窗口，训练模型的，如下图所示。该方法对目标的标注，需要标注目标的位置、大小、类型等信息，标注成本是很高的。但是，做目标检测是少不了这个标注工作的。 这种传统的滑动窗口目标检测方法，最大的缺点是： 窗口大小不固定，需要动态
据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
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2023-12-26 14:17:35
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在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。将YOLO应用于视频流对象检测首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码：# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
imp
文章目录一、属性1.成员变量2.构造函数3.成员函数4.例子二、类成员变量探究1.用角度构造和用三个点构造（1）用角度构造（2）用三个点构造（3）验证2.minAreaRect()圈出的旋转矩形3.minAreaRect()后改变类属性 一、属性1.成员变量float anglePoint2f centerSize2f size2.构造函数默认构造：RotatedRect () default
本文翻译自Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测 本文，我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3。YOLOv3是当前流行的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新变种算
OpenCV实现yolov3实时目标检测前言这是小白第一次写博客，有什么错误和不严谨的地方还希望大家多多斧正。最近在B站看了一个小哥从youtube搬来的一个视频，自己就照虎画猫跟着敲起了代码，接下来我就给大家介绍一下基本流程步骤，自己也学习学习。OpenCV是一个十分强大的开源跨平台计算机视觉库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可以运行在Linux、Windows、A
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2023-10-29 09:56:15
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介绍完图像的缩放和翻转后，接下来将要介绍图像的旋转，但是在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后 确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。针对这个流程，OpenCV 4提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵和warpAffine()函数用于实现图像的仿射变换。首先介绍
使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp
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2023-09-04 15:18:40
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Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection这周接着来看ECCV 2018的文章。这篇RFB Net在我看上一周提到的那篇综述的时候，出现的频率特别高，于是本着好奇的心态研究一下，也和大家做一个简单的分享。1. Background这篇论文要解决的问题很简单，作为单阶段的检测方法，它试图寻找速度和精度之间的平衡，就
/*2017-1-14*/
/*视频的读取。。。*/
int g_n=0;
void on_change(int pos,void *)//看来void*不能省!
{
printf("g_n id %d\n",pos);
}
int main()
{
//结构体第一个字母都是大写，函数小写
//打开视频文件：其实就是建立一个VideoCapture结构
VideoCaptur
文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考 一、引言 作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成 二、步骤概述 TensorFlow目标检测API是一个非常强大的资源，能够用来快速构建目标检测模型。如果你不
[-]实现代码总结效果展示
这两天从零开始学习视频流中运动目标检测的方法，有点心得体会，写点东西跟大家共享，同时提出我的几个疑问，期望能够共同讨论进步。 本文主要面向和我一样的图像处理初学者，先从原理上把整个检测过程走通，然后再逐步提高性能。 1、关于运动目标检测的方法总结&nbs
