运动检测多种多样,这里的需求只是检测到有运动物体就行了,而且 要尽量减少误报的情况.另外尽量降低CPU的消耗,因为最终需要在树莓派上面运行. 看了一些中文的文章,发现无法很好地理解别人说的内容,反而是外国人写的文章比较实在: 这里的思路和代码来自一篇外文博客,原文来自:http://blog.cedric.ws/opencv-simple-motion-detection 这里博主使用了差值的办法来检测运动.也就是准备三幅图像,分布叫做prev, current 和next 这三幅图像是一个视频

原文链接:http://coolshell.cn/articles/10590.html#jtss-tsina 识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很. 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理. 作者本人在图像处理方面还是一名新手,采用的方法大多原始粗暴,如果有更好的解决方案欢迎指教. QRCode 二维码有很多种,这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象.QRCo

OpenCV识别技术# 老师:james 20181019 # 识别技术# Pycharm + Python3 + OpenCV """ 一.识别技术: 什么是OpenCV?物体识别,图像的分隔,人脸识别,机器视觉.OpenCV底层:C语言和C++写的. 二.Python怎么去实现?4个案例 案例思路:案例一:显示图片1.导入OpenCV库2.加载图片3.创建一个显示窗口4.显示图片5.暂停窗口6.手动销毁窗口(释放资源)  

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

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,

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

这个是树莓派上运行的, opencv3 opencv提供了一张手写数字图片给我们,如下图所示,可以作为识别手写数字的样本库. 0到9共十个数字,每个数字有五行,一行100个数字.首先要把这5000个数字截取出来. 图片大小为1000*2000,则每个数字块大小为20*20. 1.截取样本并存储 以下代码为截取以上数字并将其存储在矩阵中的过程 训练的数据,一般都会是两个矩阵,一个矩阵存放着数据图像,另一个矩阵存放数据图像对应的数字 Mat src = imread("sample.png"

数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤:ROI抽取和识别. 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来,这个步骤包括二值化,噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类,事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤: 1.先处理图像: 转换为灰度值(灰度图较之原始图片,将三个维度的矩阵变成了一个维度) 转换为二值图(二值图即将灰度图转换成黑白图,每个点只有两种可能:非黑即白) Mat srcImage = imread("number.png&qu

好久没有发OpenCV的博客了,最近想到了一个识别地图轮廓的方案,就写来试试.(识别中国的28个省份地图轮廓,不考虑直辖市) 首先,我的基本思路是  用最小的矩形将地图的轮廓圈出来,可以根据长方形的长宽比判断,也可将其缩放至特定的大小,计算其轮廓上的像素个数来判断. 缺点:用摄像头读取图片时,使用这种方法会有一些误差. 也可以ANN训练识别,但是这样做效率低. step 1. 读取图片.处理图像 Mat src = imread("12.jpg"); Mat grayImage; cv

光流的概念是由一个叫Gibson的哥们在1950年提出来的.它描述是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.那么所说的光流到底是什么鬼? 简单来说,上图表现的就是光流,光流描述的是图像上每个像素点的灰度的位置(速度)变化情况,光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的"运动".研究光流场的目的就是为了

概述: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库 为什么有OpenCV? 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容) 2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink) 3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API

在本系列文章中,我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别.具体来说,我们将训练一个DNN识别图像中的硬币. 在本文中,我们将描述一个OpenCV应用程序,它将检测图像中的硬币.硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段.它包括从给定图像中检测和提取硬币. 本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现.在本系列的最后一篇文章中,我们将简要地使用ML.NET.在众多选择中,为什么要使用Keras.NET呢?Keras.NET 非常容易学习,因为它基本上是从Python编写的经典TensorFlo

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

参考这个网站,然后自己 找了张图片试了一下 http://blog.csdn.net/cp562090732/article/details/47804003 // test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui

简书教程:https://www.jianshu.com/p/41127bf90ca9 博客园教程(较详细):https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 个人总结:如上面两位大哥所属基本思路都是一样的 即: 1.图片降噪 灰度以及二值化 2.图片切割(也可以整体识别) 3.识别后图像文本输出 import cv2 as cv from PIL import Image import pytesseract as tess def open_de

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 # 识别图片中的人脸 import face_recognition jobs_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/jobs.jpg"); obama_image = face_recognition.load_image_file("C:/rlsb/obama.jpg"); unknown_image = face_recognition

遇到的问题: 1 持续灰色图像框 waitkey()要在imshow()之前调用. 2 CvRect 和Rect CvXXX是C语言的接口,cv::XXX是C++语言的接口.两者混在一起容易出错 3 分类器detectMultiScale各个参数的作用 CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector<Rect>& objects, double scaleFactor=1.1,int minNeighbo

采用非极大值抑制,将重叠的框合并成一个. # import the necessary packages from imutils.object_detection import non_max_suppression import numpy as np import imutils import cv2 # initialize the HOG descriptor/person detector hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv

在opencv的初等应用上,对运动物体的识别主要有帧差或背景差两种方式. 帧差法主要的原理是当前帧与前一帧作差取绝对值: 背景差主要的原理是当前帧与背景帧作差取绝对值: 在识别运动车辆上主要需要以下9个步骤: (1)读取帧(VideoCapture,Mat) (2)ROI选定(Rect) (3)平滑处理(GaussianBlur) (4)灰度处理(cvtColor,CV_RGB2GRAY) (5)帧差或背景差(absdiff) (6)二值化(threshold) (7)膨胀(dilate) (8

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别