我这里用的是已经训练好的haar级联分类器. 眼睛检测 haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 人脸检测 haarcascade_frontalface_alt2.xml检测思路:先把图片转为灰度,接着将图片直方均匀化,在上面处理后的图片矩阵中检测脸的区域,然后把脸这一块圈出来去检测眼睛.检测函数代码如下: #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv2/

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据

Middlebury是每个研究光流算法的人不可能不使用的网站,Middlebury提供了许多标准的测试库,这极大地推进了光流算法的进展.Middlebury提供的标准库,其计算出的光流保存在后缀名为.flo的文件中,Middlebury本身也提供了读取.flo文件中C++源码和Matlab源码.尽管如此,将源码写成与OpenCV结合的形式是我们更期望的,以下我写的读写.flo文件的源码.相对于Middlebury给定的源码,更简洁易懂. #include "CCC/COMCV.h" #

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

强智教务系统验证码识别 OpenCV 强智教务系统验证码验证码字符位置相对固定,比较好切割 找准切割位置,将其分为四部分,匹配自建库即可,识别率近乎100%,如果觉得不错,点个star吧

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c

分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类,学术上说什么基于拓扑结构的形态学...其实就是根据把图像比作一副地貌,然后通过最低点和最高点去分类! 原始的分水岭: 就是上面说的方式,接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示,二维和三维不好画,必须用matlab了,我不会用,意思可以表述到位 第一步:找到图像的局部最低点,这个方法很多了,可以用一个内核去找,也可以一个一个比较,实现起来不难. 第二步:从最低点开始注水,水开始网上满(图像的说法就是梯度法),其中那些最低

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.

车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正图片 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image). 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binar

#!/usr/bin/python #coding:utf-8 import numpy as np import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import os ''''' KNN算法 1. 计算已知类别数据集中的每个点依次执行与当前点的距离. 2. 按照距离递增排序. 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 ''

随机森林算法是机器学习.计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法.它不仅可以用来做分类(包括二分类和多分类),也可用来做回归预测,也可以作为一种数据降维的手段. 在随机森林中,将生成很多的决策树,并不像在决策树那样只生成唯一的树.随机森林在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,每个树都是一个独立的判断分支,互相之间彼此独立.随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度,并且对多元公线性不敏感,判断结果缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量

备注:OpenCV版本 2.4.10 在数据的挖掘和分析中,最基本和首要的任务是对数据进行分类,解决这个问题的常用方法是机器学习技术.通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集,导出一个分类机制后,再使用这个分类机制判别一个新实例的属性,并且可以通过不间断的学习,持续丰富和优化该分类机制,使机器具有像大脑一样的思考能力. 常用的分类方法有决策树分类.贝叶斯分类等.然而这些方法存在的问题是当数据量巨大时,分类的准确率不高.对于这样的困难问题,Boosting及其衍生算法提供了一

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用. 图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有在图像

原帖地址:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404 1.基本Kmeans算法[1] 选择K个点作为初始质心  repeat      将每个点指派到最近的质心,形成K个簇      重新计算每个簇的质心  until 簇不发生变化或达到最大迭代次数  时间复杂度:O(tKmn),其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数(采样数),n为维数 空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 2.注

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

Siamese network 训练神经网络存在两种形式: 第一种:通过Siamese network 和 三元组损失函数 来训练图片之间的间隔 第二种: 通过Siamese network 和 sigmoid函数来实现二分类的训练 第一种情况: 在最后一层使用得是128, 1, d(x(1), x(2)) = abs(f(x(1) - f(x(2)) 通过对每个维度相减求平方 三元组损失函数 选取目标人物图片和相同人物图片,以及一张不同人物图片.构成两组距离 训练得过程中,使得abs(f(A)

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

图像合成 实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 \(\mu\) 和 \(\sigma\) 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199