实验目的: 使用stm32驱动OV7725摄像头进行图像实时采集,在tft屏幕上实时显示并识别图像中的特定颜色,在颜色的周围画上框. 实验现象: 我的工程代码链接: http://download.csdn.net/detail/hongbin_xu/9749105 程序移植自阿莫论坛某位大神的程序. 链接:http://www.amobbs.com/thread-5499408-1-1.html?_dsign=85056954 实现原理: 将摄像头的数据读出写入tft屏,读取tft屏幕上的像素

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection

今天又啥也没干 我完蛋了哦  就是没办法沉下心来,咋办....还是先来条NLP吧.. 七,凡事必有至少三个解决方法 对事情只有一个方法的人,必陷入困境,因为别无选择. 对事情有两个方法的人也陷入困境,因为他制造了左右两难,进退维谷的局面给自己. 有第三个方法的人,通常会找到第四,五个方法,甚至更多的方法. 有选择就是有能力,所以,有选择总比没有选择好. 至今不成功,只是说至今用过的方法都得不到想要的效果. 没有办法,只是说已知的办法都行不通. 世界上尚有很多我们过去没有想过,或者尚未认识的方法.

这是基于颜色识别的物体追踪 不废话 直接看代码 这是Opencv3的代码 //---------------------------------[头文件.命名空间包含部分]---------------------------- // 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------- #include "op

基于OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别 近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

摘要 TCS230是美国TAOS公司生产的一种可编程彩色光到频率的传感器.该传感器具有分辨率高.可编程的颜色选择与输出定标.单电源供电等特点:输出为数字量,可直接与微处理器连接.文中主要介绍TCS230的原理和应用,以及色光和白平衡的知识,并用一个实例说明TCS230识别颜色的过程. 关键词 TCS23 0颜色传感器 颜色识别 白平衡调整 引言 随着现代工业生产向高速化.自动化方向的发展,生产过程中长期以来由人眼起主导作用的颜色识别工作将越来越多地被相应的颜色传感器所替代.例如:图书馆使用颜色区

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验六十三: TCS3200D颜色识别传感器(可编程彩色光频识别转换器模块) TCS3200D是TA

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

一.移动端车牌识别应用背景 (技术交流:18701686857  QQ:283870550) 随着经济水平的不断提高,汽车数量的不断激增为汽车管理带来了不小的难度.路边违章停车的现象越来越频繁.现在,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点手段之一,有效.准确.及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法.停车场车辆管理等工作.伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展,移动互联网时代已经全面爆发,出现了基于Android.iOS平台的移动端车牌识别sdk,完美集成核心车牌识别算法,为智慧停车客户提供

----------------------------边学边写边学习------------------------------------- 版本:2014a 调用摄像头 a = imaqhwinfo 如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具.警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Sup

经过查阅各种官方文献和对代码进行单步跟踪,详细地叙述了STM32加电启动的具体过程.对于关键性的语句都指明了出处.下面将学习成果分享给大家,由于笔者知识有限,不当之处敬请指出. 为了更好的说明问题,先来看STM32的内存映射(以STM32L1xx为例) 由于固定的内存映射,代码区(code area)从0x00000000开始,通过指令总线(ICode Bus)和数据总线(DCode Bus)访问.数据区(SRAM)从0x20000000开始,通过系统总线(System Bus)访问.Corte

今天无语了,linux14.04系统下,使用罗技c270摄像头.发现插上没有反应,系统版本: lenovo-myc@lenovomyc-Lenovo-Product:~/Downloads$ uname -a Linux lenovomyc-Lenovo-Product --generic #-Ubuntu SMP Wed Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 找了一上午UVC驱动,最后发现是测试摄像头的程序cheese刚刚有点问题 --------

#关于matlab如何读取图片.视频.摄像头设备数据# 参见:http://blog.csdn.net/u010177286/article/details/45646173 但是,关于摄像头读取,上文采用OS Generic Video Interface的插件,连简单使用他自己的函数GetSnapshot,来循环读取显示图片帧都很卡.这里推荐使用Webcams 这里推荐使用Webcams. 安装: matlab command windows中直接运行supportPackageInstal

每个STM32有一个独立的ID,这个ID可以用来: 产品唯一的身份标识的作用:    ●  用来作为序列号(例如USB字符序列号或者其他的终端应用):    ●  用来作为密码,在编写闪存时,将此唯一标识与软件加解密算法结合使用,提高代码在闪存存储器内的安全性:    ●  用来激活带安全机制的自举过程: 以STM32F103CBT6来说,使用四个寄存器来存储这个ID,读取方式为: void GetChipUniqueID(void) { u32 chipUniqueID32[]; chipUn