平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht

参考链接:https://github.com/argman/EAST (项目来源) https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  (遇到的问题)   https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   (opencv加载) 文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3,pesnet,pennet,east.不一一赘述,讲一下自

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像

OpenCV绘制检测结果 opencv  rtcp  timestamp  一.介绍 由于在验证阶段,使用FPGA时我们的算法检测速度很慢,没法直接在主流上进行绘图,否则的话,主流就要等待算法很久才能出图.所以,我们的解决方案是把框推到客户端上,在客户端上进行绘图. 这时,客户端不仅收到图像帧,音频帧,还会收到一个框信息,需要把三者进行同步显示,不能图像.音频.框不匹配.而图像.音频都是通过ffmpeg写入的,不会有问题,而检测算法这边是独立于前面的出图进程,没有通过ffmpeg打包,所以需要使

[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测 原创 2017年11月06日 20:09:00 标签: 609 编辑 删除 写在前面:github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展. 和py-faster-rcnn相比,该项目的主要改动为:将检测类别换成了背景和文字,并且更改了数据集. 对于初学者而言,要实现一个自己的baseline,第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络,看看整个的运行流程是怎么

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

#include "iostream" #include "queue" using namespace std; #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本

参考了博客http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443 后,自己动手后发现了一些问题,博客里提到的一些问题没有解决 ,是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题.答案是因为原作者的窗口是64*64的,所以维数为9*4*7*7=1764(图像的大小也是64*64,所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的,compute()里的窗口步进(8,8)也是无效的).而我的图像时64*128大小的,我把窗口也换成 64*

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

一.RGB color space 检测代码如下: void SkinRGB(IplImage* src,IplImage* dst) { //RGB颜色空间 //均匀照明:R>95,G>40,B>20,R-B>15,R-G>15,R>B%R //侧向照明:R>200,G>210,B>170,R-B<=15,R>B,G>B int height = src->height, width = src->width, chan

OpenCV支持的目标检测的方法: 利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification) 1.加载级联分类器 CascadeClassifier cascade; cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml"); 2.打开视频 VideoCapture capture(); if (!capture.isOpened()){ ; } 3.对每一帧图像进行检测并标出人脸 w

使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours():查找图像轮廓 注意:这个过程中图像要转化为灰度图. /*********************************************************************** 雷霄骅 ***********************************************

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

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

读出某一个文件夹下“jpg”后缀的全部图片后,用的OpenCV自带的人脸检测检测图片中的人脸,调整图片的大小写成一个avi视频. 主要是要记录一下CvVideoWriter的用法和如何从文件夹中读取某一后缀的全部文件. 代码: #include "stdafx.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/i

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机