SIFT检测方法 SIFT算法就是把图像的特征检测出来,通过这些特征可以在众多的图片中找到相应的图片 import cv2 #读取图片,以1.png为例 img=cv2.imread('1.png') #检测关键点并计算描述 sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #描述符是对关键点的描述,可用于图片匹配 keypoints,descriptor=sift.detectAndCompute(img,None) #将关键点勾画到图片上 flags=cv2.DRAW_M

介绍 使用级联分类器工作包括两个阶段:训练和检测. 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍,在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍.当前的指南描述了如何训练分类器:准备训练数据和运行训练程序.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html   利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本:         训练样本包括正样本和

#利用openCV裁脸import cv2 def draw_rects(img, rects): for x, y, w, h in rects: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 00), 2) cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), 10) print(img.shape) imgs = img[y :y + h , x :x + w ] print(imgs.shape) cv2.i

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT

分类:C#.Android.VS2015: 创建日期:2016-03-04 一.安卓内置的定位服务简介 通常将各种不同的定位技术称为位置服务或定位服务.这种服务是通过电信运营商的无线电通信网络(如GSM网.CSMA网等)或外部定位方式(如GPS)来实现的. Android提供了对移动数据(cell tower,也叫蜂窝发射塔).无线网络(Wi-fi).全球定位系统(GPS)等多种定位技术的访问. 在安卓系统中,无论你选择哪种定位服务API获取位置数据,这些基本概念都是相同的. Android平台

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 在python中可以利用opencv来去除水印 opencv安装 window10 OpenCV 3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv Numpy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 将下载好的whl文件放置到一个

1.利用opencv实现图像滑动窗口操作 功能:利用opencv实现图像滑动窗口操作(即利用已知尺寸的窗口遍历整幅图像,形成许多子图像)  vs2015+opencv3.1  2016.10 函数实现 #ifndef SLIDINGWND_H_ #define SLIDINGWND_H_ //简单的滑动窗口的形成 #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace

如需转载请注明本博网址:http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/47733363. 一  训练框架 训练人脸检測分类器须要三个步骤: (1) 准备正负样本集,分别放到两个目录里. 我使用的是麻省理工的那个人脸库.大家能够网上搜一下. (2)把正样本集生成正样本描写叙述文件(*.vec),把负样本集生成负样本集合文件.详细怎么操作请參考我博客中的另外两篇文章,各自是http://blog.csdn.net/ding977921830/a

原文:C# 利用 OpenCV 进行视频捕获 (笔记) 简介 这个项目是关于如何从网络摄像头或者视频文件(*.AVI)中捕获视频的,这个项目是用C#和OPENCV编写的. 这将有助于那些喜欢C#和OpenCV环境的人.这个程序完全基于Visual Studio 2010 version C#.NET环境.这个程序展示了怎样用C#.NET环境的Visual Studio 2010 IDE编写OpenCV,这个程序是一个怎样用Visual Studio 2010,C#.NET创建程序的例子. 在这篇

双三次插值C代码(利用opencv) phasecubic2.cpp D:\文件及下载相关\文档\Visual Studio 2010\Projects\phasecubic2\phasecubic2 // phasecubic2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #inc

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc

我们来看下效果 原图: 效果: 原理其实很简单: 采用一张圣诞帽的png图像作为素材, 利用png图像背景是透明的,贴在背景图片上就是戴帽子的效果了. 人脸检测的目的主要是为了确定贴帽子的位置,类似ps中自由变换的功能,检测到人脸中间的位置,resize圣诞帽子和人脸大小匹配,确定位置,贴上去,ok! 代码:非常简洁,根据参考博客给出的代码,由OpenCV自带的人脸检测代码经过简单修改即可. // getheader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdaf

之前需要评估图像质量来筛选成像质量不错的图片,去除由于对焦,运动等造成的模糊图像,所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练. 1) 运动模糊图像 一般来说,运动模糊的图像都是朝同一方向运动的,那么就可以利用cv2.filter2D函数. import numpy as np def motion_blur(image, degree=10, angle=20): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kerne

思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足分组条件的区域为最终检测结果. 代码: #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/im

最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X

在Python下,利用pip安装预编译的opencv库,并实现h264格式的视频编码. 1. 安装OpenCV $ pip install opencv-python 建议在python虚拟环境下安装,不容易产生相互影响. 2. 代码示例 读取笔记本自带摄像头,并保存为视频的最简实现. import cv2 def main(): output_path = './output.avi' vc = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = vc.read() w = in

python 去除水印"人工"智能去除水印 这两天公司来了一个新的需求--去除水印,对于我一个从未接触过的这种事情的人来说,当时我是蒙的.不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块,经过我的筛选,发现opencv应该是最有满足我这个需求可能的模块了. 我先把我的测试例子放上来. 测试图片(你可能在别处看到过,没错就是你看到过的那个例子图) 第一种方法: 该方法看着是不是很简单?没错就这么几行代码,但是这种方式需要一个美工,让他配合你做一张di.png di.png # 方式一 i