Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码…

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,…

本文主要介绍对极几何(Epipolar Geometry)与立体视觉(Stereo Vision)的相关知识.对极几何简单点来说,其目的就是描述是两幅视图之间的内部对应关系,用来对立体视觉进行建模,实际上就是一种约束条件,这样可以确定立体匹配时的最优解.对极几何是计算机视觉领域中一个基础概念,具体可以学习文章-对极几何(Epipolar).对极几何/极几何在各个坐标系(世界坐标系,观察坐标系,像素坐标系)相互转换中是十分重要的一个概念.立体视觉是一种很常用的计算机视觉技术,其目的是从两幅或两幅以…

本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价.图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA,主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见: OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南 本文所有代码见: OpenCV-Practical-Exercise 文章目录 1 OpenCV中图像质量评价算法介绍 1.1 相关背景 1.2 OpenC…

摘要 在机器视觉中,对于图像的处理有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜,这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来,方便下一步的布局分析与文字识别,这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果. 本次实战,对于图像的矫正使用了两种矫正思路: 针对边缘比较明显的图像,使用基于轮廓提取的矫正算法. 针对边缘不明显,但是排列整齐的文本图像,使用了基于霍夫直线探测的矫正算法. 基于轮廓提取的矫正算法 整体思路: 图片灰度化,二值化 检测轮廓,并筛选出目标轮廓(通过横纵比或面积去除干扰轮廓) 获取…

将下面文档存为load_display_save.py #-*- coding:utf-8 -*- ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = args = vars(ap.parse_args()) image1 = cv2.imread(args[ cv2.imshow( cv2.waitKey(0) cv2.imwrite( 详细…

目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性,本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算法:图像哈希算法(img hash).图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似.两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似.在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较. 为什么图像哈希算法能够评估两幅图像的相似性,这就需要从哈希值说起,哈希值计算算法的本质就是对原始数据进行有损压缩,有损…

目录 1 数据集 1.1 下载openImages雪人数据[约1.5小时] 1.2 训练集测试集拆分 2 Darknet 2.1 下载并构建Darknet 2.2 修改代码以定期保存模型文件 2.3 数据注释 3 模型训练 3.1 下载预训练模型 3.2 数据文件 3.3 配置训练参数 3.3.1 batch和subdivisions 3.3.2 Width, Height, Channels 3.3.3 Momentum and Decay 3.3.4 Learning Rate, Steps…

在本教程中,我们将讨论各种人脸检测方法,并对各种方法进行比较.下面是主要的人脸检测方法: 1 OpenCV中的Haar Cascade人脸分类器: 2 OpenCV中的深度学习人脸分类器: 3 Dlib中的hog人脸分类器: 4 Dlib中的深度学习人脸分类器. Dlib是一个C++工具包(也有python版本),代码地址: http://dlib.net/ 本文不涉及任何原理,只讲具体的应用.所有代码模型见: https://download.csdn.net/download/luoheny…

目录 1 背景 2 实现 3 结果和代码 4 参考 手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像中找到指尖的过程.它类似于在脸部(面部关键点检测)或身体(人体姿势估计)上找到关键点.但是手部检测不同的地方在于,我们将整个手部视为一个对象. 美国卡耐基梅隆大学智能感知实验室(CMU Perceptual Computing Lab)发布了手的关键点检测模型.详情见: https://arxiv.org/pdf/1704.07809.pdf 我们将在本文介绍如何调用该模型. 1 背景 上图出自上面…