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…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 20 16:05:10 2018 @author: leizhen.liu """ import cv2.cv2 as cv2 import numpy as np data = cv2.imread('anwser.jpg') cv2.imshow('anwser',data) #灰度處理 gray = cv2.cvtColor(data,cv2.CO…

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx…

该博客转自www.pyimagesearch.com,进行了相关修改补充. Over the past few months I've gotten quite the number of requests landing in my inbox to build a bubble sheet/Scantron-like[简而言之答题卡] test reader using computer vision and image processing techniques. And while I'…

最近期末考试考完了,我们也要放寒假了.于是突发奇想,想用PHP写一个答题卡识别程序.已经实现了一些,现分享给大家. 具体的步骤如下: 上传答题卡=>图片二值化(已实现)=>寻找定位点(已实现)=>使用定位点切割掉不要的部分(已实现)=>切割小题=>客观题自动阅卷&主观题切割后交由阅卷老师批改=>统计分数=>生成csv文档 先爆出源码: <?php error_reporting(0); $fn="./1.jpg";//要识别的答题…

一.问题提出 由于GPY进行了纠偏,所以在采集的时候,就已经获得了质量较高的答题卡图片 下一步就是需要从这张图片中,识别出人眼识别出来的那些信息,并且将这个过程尽可能地鲁棒化,提高识别的准确率. 二.思路探索     在从图片到数字的转变过程中,既是一个“量化”的过程,也是一个“降维”的过程,需要特定的角度非常重要.这就像很多人站在一起拍集体照,选择不同的角度能够得到这群人不同的像,高明的摄像师能够很快地找到角度,将所有的人都拍摄其中:我们图像处理程序也是同样的道理,有经验的工程师能够善于模式思…

接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障碍.开篇序文已经说过,工具库缘起人脸识别.我开博后的第一个系列讲了TensorFlow下的人脸识别,写完之后就觉得方向错了,那个系列采用的方案其实更适合物体检测.分类,而不是人脸识别.所以,基于历史原因,我决定这个系列还是从人脸识别开始,让诸君看看改进后的方案到底是怎样的.首先声明,改进后的方案参考…

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like…

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…

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:…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13071.html 前言: OpenCV是开源的跨平台计算机视觉库,提供了Python等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. opencv中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Harr分类器,只需要载入一个配置文件(haarcascade_frontalface_alt.xml)就能直接调用detectObject去完成检测过程,同时也支持其他特征的检测(如鼻子.嘴巴等). 本程序用wxP…

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl…

之前作者用滑动窗口和HOG来进行船体监测,在开放水域和港湾取得了不错的成绩,但是对于不一致的复杂背景,这个方法的性能会下降.为了解决这个缺点,作者使用YOLO作为物体检测的流水线,这个方法相比于HOG提高了对背景的辨别力,并且可以快速的在不同尺度和多样传感器上进行快速检测. Review ImageNet上的目标检测和卫星图像上的检测有以下四个方面的不同: 1.卫星图像的目标检测通常都很小(~20像素),而输入图像通常很大.缺少用于训练的卫星图像. 2.卫星图像中所检测的物体的物理和像素大小通常…

Python 3 实现色情图片识别 项目简介 项目内容 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图片处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域. 项目知识点 Python 3 模块的安装 Python 3 基础知识 肤色像素检测与皮肤区域划分算法 Pillow 模块使用 argparse 模块使用 实验环境 Python 3.5 Pillow 5.1 项目步骤 本博文通过项目的具体操作,带领大家使用 Python3 实现色情图片的识别. 安装相关包 PIL…

一.[用Python学习Caffe]2. 使用Caffe完成图像目标检测 标签: pythoncaffe深度学习目标检测ssd 2017-06-22 22:08 207人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(22)  深度学习(12)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   2. 使用Caffe完成图像目标检测 本节将以一个快速的图像目标检测网络SSD作为例子,通过Python Caffe来进行图像目标检测. 必须安装windows-ssd版…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/37317863 图像物体检測识别中的LBP特征 1        引言 之前讲了人脸识别中的Haar特征,本文则关注人脸检測中的LBP特征.说是对于人脸检測的,事实上对于其它物体也能检測,仅仅需改动训练数据集就可以. 所以本文的题目是物体检測识别,比方能够检測是否汽车是否有车牌号等. 在opencv实现的haar特征的人脸识别算法中…

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分…

Face Recognition 人脸识别 摘要:本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,方便大家使用.对于本项目可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸.本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升(比如下例子鞠婧祎图片就未能识别出来).本项…

这个选项调查的特效以选项卡的形式,每答完一道题目自动切换到下一条,颇具特色.使用jQuery和CSS3,适合HTML5浏览器. 效果展示 http://hovertree.com/texiao/jquery/87/ 源码下载:http://hovertree.com/h/bjaf/sym1l16q.htm 效果图如下: 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> &…

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性…

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可…

python实现树莓派生成并识别二维码 参考来源:http://blog.csdn.net/Burgess_Liu/article/details/40397803 设备及环境 树莓派2代 官方系统Raspbian 官方树莓派摄像头模块 设备连接 摄像头模块插入到距离网卡口最近的那个接口,板上有Camera的字样,看清楚正反面. 启用摄像头 sudo raspi-config 选项:Camera 选项:Enable 选项:Finish 选项:Reboot 关键代码 安装依赖环境: sudo ap…

在开始做之前,首先百度了Word有没有简单的生成方法,果然有--页面布局->稿纸设置->方格式稿纸 效果如下图所示.很规范,但是不是答题卡所需要的,因为这样会把所有页面都设置为这样的稿纸. 搜索了很久,没有找到现成的方法,但是受到了一些启示,因此我做出来以下效果的作文表格: 和作文纸很像了,可以根据具体规格稍加调整即可用了.具体方法很简单,就是表格操作. 具体操作: 先插入1列多行的表格 再在一行中插入1行多列 调整外表格的表格属性,选中外表格不太好选中,我是点击右下角选中的 然后调整方格大小…

在线答题demo,具体代码是一年多前完成的,比较简单,不再贴出,请参见Github. 主要功能: 单选:点击选项直接进入下一题.多选:选择多个选项,向右滑动进入下一题.答题卡:点击题号重新进入答题界面.使用技术: 主框架为ViewPager内嵌Fragment,包含试题Fragment(QuestionItemFragment )和答题卡Fragment(ScantronItemFragment ),并使用FragmentStatePagerAdapter 进行适配. 单选题和多选题使用List…

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au…

https://wenku.baidu.com/view/822e471055270722192ef736.html 电脑可以识别 sd 卡手机无法识别 * (本教程只是本人实际操作方法,可以解决一部分电脑可以识别 sd 卡手机无法识别问题.如操作中有所失误或者 sd 可出现新问题,数 据丢失本人概不负责.版权规作者所有,鄙视伸手党 . 百度首发) 去年买的 sd 卡前几天格式化一下,然后手机读不出卡来了.电 脑读卡没问题,网上找了 N 多个方法,没有一个解决了.很多人说 是卡坏了,我觉得不是.…

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:…

大尺寸卫星图像目标检测:yoloT 1. 前言 YOLT论文全称「You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery」,是专为卫星图像目标检测而设计的一个检测器,是在YOLOV2的基础上进行改进的. 论文原文:https://arxiv.org/abs/1805.09512?context=cs.CV 代码实现:https://github.com/CosmiQ/yolt 2. 介绍 大范围图像…

摘要: 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性,还有实现流程,以及可定制点. 本文分享自华为云社区<玩转CANN目标检测与识别一站式方案>,作者: Tianyi_Li. 背景介绍 目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术,随着深度学习技术的发展,目标检测与识别的应用场景也越来越广泛.当前, 主要有以下几个应用场景: 安全领域:指纹识别.物体识别等. 交通领域:车牌号识别.无人驾驶.交通标志识别等. 医疗领域:心电图.B超.健康管理.营养学等. 生活领域:智能家居.智能购物.智能测肤等.…

/// <summary> /// 批改操作 /// </summary> public AnswerCard DoCorrect(Stream AnserCardFile) { AnswerCard anserCard=new AnswerCard(); try { //RasterImage crrentImages; // Create the Auto Forms Engine AutoFormsEngine autoEngine; RasterCodecs formsCo…