OpenCV检测Marker位姿】的更多相关文章

Marker检测采用小觅相机,可以实时检测Marker的位置和姿态,效果如下: 参考代码如下: #include "pch.h" #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\aruco.hpp> #include <opencv2\aruco\dictionary.hpp>…
  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编…
原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio…
基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans…
下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码. //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() {     const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_fronta…
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一…
思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足分组条件的区域为最终检测结果. 代码: #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/im…
最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach…
原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q…
准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生…
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; int main(void) { src = imread("..\\lineDetect.jpg"); if (src.empty()) { cout << "Loading image failed!" << e…
zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n…
2018-03-0418:03:12 整体代码如下: def detect_circle_demo (image): # 降噪处理 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,80) cv.imshow("jiangzao",dst) cimage = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图转换 print("正在灰度转换......") cv.imshow("test"…
This tutorial code’s is shown lines below. You can also download it from here . The second version (using LBP for face detection) can be found here #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #incl…
直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.…
import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # set blue thresh 设置HSV中蓝色.天蓝色范围 lower_blue = np.array([78,43,46]) upper_blue = np.array([110,255,255]) while(1): # get a frame and show 获取视频帧并转成HSV格式, 利用cvtColor()将BGR格式转成HSV格式,参数为cv2.COLOR_BGR…
年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade…
OpenCV实现人脸检测(转载)  原文链接:https://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2012/08/01/2619043.html 本文介绍最基本的用OpenCV实现人脸检测的方法. 一.人脸检测算法原理 Viola-Jones人脸检测方法 参考文献:Paul Viola, Michael J. Jones. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Visi…
opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h…
欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者:刘潇龙 前言 首先需要说明,这里所说的数字识别不是手写数字识别! 但凡对机器学习有所了解的人,相信看到数字识别的第一反应就是MNIST.MNIST是可以进行数字识别,但是那是手写数字.我们现在要做的是要识别从九宫格图片中提取出来的印刷体的数字.手写数字集训练出来的模型用来识别印刷体数字,显然不太专业.而且手写体跟印刷体相差不小,我们最看重的正确率问题不能保证. 本文从零开始做一遍数字识别,展示了数字识…
今天看到一篇文章<使用 OpenCV 与 Face++ 实现人脸解锁>,感觉挺好玩,就照着作者的讲解,写了一下.详细内容还请看原作者文章. # *^_^* coding:utf-8 *^_^* from __future__ import print_function __author__ = 'stone' __date__ = '16-4-13' """ http://www.cnblogs.com/asmer-stone/p/5389383.html &qu…
其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…
介绍   凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包.   在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包.凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集.如下图所示: 在上图中,绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包.   在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的…
部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy…
部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 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. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或…
利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 - 阅读笔记 相对来说,如下链接是此文的高阶方案版本,做对比是极好的. [Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标未知或难以准确标注的情况 这种场景可能是小屏幕应用,或是原始图像就很小,比如我这里用的这个300x400例子,点坐标很难精确标注.这种情况下一个思路是: 用边缘检测提取纸张四边, 然后求出四角坐标,…
函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto…
前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍程序性能检测及优化,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 本文使用到的库有cv2/numpy/time/profile,涉及函数有cv2.getTickCount,cv…
今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,…
包含视频格式知识(编解码和封装格式):如何获取视频信息及视频编解码格式:opencv读取及保存视频,及opencv fourcc编码格式 一.基础知识 视频的编解码格式和封装格式 参考如山似水 视频编码与封装⽅式详解 参考迷之程序员 opencv视频编码格式 参考Alex Chung 视频的编解码格式 - 知乎 常⻅的AVI.RMVB.MKV.ASF.WMV.MP4.3GP.FLV等⽂件(.后缀)其实只能算是⼀种封装标准. ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的,例如H264.Xvid等就…