目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("image.jpg") # 加载模型,模型可以从https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml下载 classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

http://blog.csdn.net/superdont/article/details/24935383 OpenCV使用边缘提取.腐蚀.轮廓进行车牌定位 2014-05-03 21:38 6786人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: opencv(24)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 采用OpenCV249利用边缘检测.轮廓检测.腐蚀实现的车牌定位,具体为: Mat srcImage=imread("image/000.jpg"); //imsho

写博客是为了记录下来,毕竟好多东西记不住,看过就忘了,收藏又太多,还不如搬运到自己博客下面,随时可翻~~~ 近期再学目标识别与定位,看着原理都很简单,但是真自己做,又觉得困难重重. csdn上一个大神发了一个虫子的定位切割程序,跑了一下效果不错,因此记录下来,可以在此基础上改进. import cv2 import numpy as np def get_image(path): #获取图片 img=cv2.imread(path) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR

滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹.纹理与地物边界等信息显示得不够清晰, 不易识别.需要通过采用领域处理方法来分析.比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加,也就是说 需要采用滤波增加技术处理. 一.空域滤波:使用空域卷积模板进行的图像处理,模板本身被称为空域滤波器 1.线性滤波器: 是线性

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络,各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异,至于后续的RPN层.Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一).整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1).Conv layers提取特征图: 作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层

前言: 论文及源代码网址: https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 地址2: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md 1.  一个失败的尝试 首先是跑一个例子试试,使用 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpo

一.创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R-CNN]共享卷积层,大幅提高网络的检测速度. 解决的问题 继Fast R-CNN后,在CPU上实现的区域建议算法Selective Search[2s/image].EdgeB

AR/VR增强现实 虚拟现实,嵌入式解决方案探讨 北京太速科技有限公司 视频增强现实产品与视频矩阵拼接等产品开发,增强现实技术包含了多媒体.三维建模.实时视频显示及控制.多传感器融合.实时跟踪及注册.场景融合等新技术与新手段.增强现实技术,它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术,是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术,模拟仿真后再叠加,将虚拟的信息应用到真实世界,被人类感官所感知,从而达到超越现实的感官体验

在工业中产品或者夹具上经常有圆形孔,我们可以利用这些孔来对产品或者夹具进行定位.我用OPENCV写了个DEMO 程序,介绍如下: (1)首先点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)进行一些参数设置 (3)点击找圆按钮,这时就会显示出找到的圆孔的圆心坐标等信息. 附图如下: 像上图这样比较模糊的图像通过设置参数也可以准确找到圆心.

我使用过FindContours,而且知道有能够直接寻找联通区域的函数.但是我使用的大多只是"最大轮廓"或者"轮廓数目"这些数据.其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性. 比如典型的运用在二维码上面     对于它的3个定位点,认为构造了相互包含的轮廓区域,这种特性,在图上只有三处,而且在自然图片中是不容易重复的(当然二维码内部还有校验机制).那么基于此就能够很容易地获取准确定位.将二维码的这种机制进行扩展,能够得到对实际物体的定位方法.比如如果我

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

经过半个月学习opencv有点小成果,用摄像头识别贴片元件的定位和元件的角度(转载) (2013-04-17 16:00:22) 转载▼   分类: 学习笔记 先说一下开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过),要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作..如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼.. 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页,总体上对opencv里的一些

0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv

反向投影: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "效果图" Mat src, hsv, hue; Mat temp, temp_hsv, temp_hue; ;//直方图组距 void on_BinChange(int, void*); int main(int argc, ch

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一步<DoG尺度空间构造>,我们得到了DoG高斯差分金字塔: 如上图的金字塔,高斯尺度空间金字塔中每组有五层不同尺度图像,相邻两层相减得到四层DoG结果.关键点搜索就在这四层DoG图像上寻找局部极值点. DoG局部极值点 寻找DoG极值点时,每一个像素点和它所有的相邻点比较,当其大于(或小于)它的图像域和尺度域的所有相邻点时,即为极值点.如下图所

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的,原因在于预处理没有搞好而已,如果不想动预处理的代码的话,我们就换一个方法. 这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 2