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:…

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多…

1 环境设置: win10 python 3.6.8 opencv 4.0.1 2 尝试的方法 在学习人脸识别中,遇到了没有 cv2 中没有 face 属性.在网上找了几个方法,均没有成功解决掉该问题. 2.1 方法一 来源:module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' pip install opencv-contrib-python 重启sublime,在运行后依旧报错. 当然了,这个不成功可能是由于opencv 与 contrib 版本不匹配造成的. 2…

不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步:         1)候选区域选择 Region P…

1 SVM 基本概念 本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类…

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C…

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测 BGR - 蓝-绿-红 彩色空间,每个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝-绿-红三种颜色. HSV,Hue 表示色调,Saturation 表示饱和度,Value 表示黑暗的程度. 2 傅里叶变换 傅里叶变换的概念是许多常见…

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识…