引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法.本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具普遍性. 基于形态学的维生素片检测和计数 整体思路: 读取图片 形态学处理(在二值化前进行适度形态学处理,效果俱佳) 二值化 提取轮廓(进行药片分割) 获取轮廓索引,并筛选所需要的轮廓 画出轮廓,显示

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

OPENCV作为一种开源的计算机视觉库,我们有必要去了解这个库的一些编码格式及文件结构. 1.文档命名规则 必须将所有功能放入一个或多个.cpp和.hpp文件到OpenCV的相应模块中,或者如果贡献的功能是相当大的代码,或者如果它不适合任何现有代码,则应创建新模块模块. 所有文件名都以小写字母书写,以便更好地兼容POSIX和Windows. C ++接口头的扩展名为.hpp 实现文件的扩展名为.cpp 实现被放到opencv/modules/<module_name>/src,接口被添加到头文

图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配 描述和l识别 3 个部分. 图像处理一般指数字图像处理 ( Digitallmage Processing). 其中,数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个 大的二维数组. 该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.而数字图像处理是 通过计算机对图像进行去除l噪声.增强.复原.分割.提取特征等处理的方法 和技术. 计算机视觉 (Computer Vision) 是一门研究如何使机器"看"的科学,具体 地说,就是是指用摄

介绍 人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体.事实上,你现在就环顾四周,你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体,并且把目光回到我们这篇文章来.大概需要多长时间? 这就是实时目标检测.如果我们能让机器做到这一点有多酷?开心的是现在我们就可以做到!主要由于最近在深度学习和计算机视觉方面的突破,我们不仅可以依靠目标检测算法来检测图像中的物体,而且还可以以人类的速度和准确度来实现. 我们将首先看看目标检测的各种细微差别(包括你可能面临的潜在挑战).然后,我将介绍SlimYOLOv3框架并深入探讨它

小物体检测的增强 摘要:在近些年来,目标检测已经有了长足的进步.尽管有很大改进,但是在小目标和大目标检测性能方面还是有巨大的差距.我们在具有挑战性的数据集MS-COCO上分析了目前性能最好的模型Mask-RCNN.我们发现小目标真实框和预测框的重叠部分远远小于希望的IOU临界值.我们猜测这是由于两个原因引起的:(1)只有少部分图像包含小目标;(2)尽管每张图像中都出现了小目标,但是它们表现得不够.因此我们建议过采样这些包含小目标的图像并且通过多次复制黏贴小目标来增强每张图像.这将能够让我们对检测

本章我们将学习以下内容: l  什么是微基准测试 l  如何将它应用到代码中 l  什么是激活函数 l  如何绘制和基准测试激活函数 每个开发人员都需要有一个好的基准测试工具.质量基准无处不在;你们每天都能听到,这个减少了10%那个增加了25%还记得那句老话吗,当你听到一个数字被抛出时,98.4%的情况下这个数字是假的.顺便说一下,这个数字也是我编的.当你听到这样的话,让那个人证明一下,你会得到什么?我们不需要定性的结果;我们需要能够被证明和持续复制的量化结果.可重复的结果是非常重要的,不仅对一

机器学习的研究方向主要分为三大类:聚类,分类与回归. MeanShift作为聚类方法之一,在视觉领域有着广泛的应用,尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着. 接下来,我们先介绍下基本功能流程,然后会用代码的形式来分析. 一.算法原理: MeanShift,顾名思义,由Mean(均值)和shift(偏移)组成.也就是有一个点x,周围有很多点xi,我们计算点x移动到每个点所需要的偏移量之和,求平均,就得到平均偏移量.该偏移量包含大小和方向 ,方向就是周围分布密集的方向.然后点x往平均偏移量方向

opencv-4-成像系统与Mat图像颜色空间 opencvc++qtmat 目标 知道 opencv 处理图像数据的格式 介绍 mat 基础内容 知道 BGR 颜色 显示 颜色转换 BGR 到 灰度图像 开始 Opencv 主要是图像处理, 在进行图像处理的过程中有一个必须要解决的问题: 图像的内存存储, 最简单的方式就是使用二维数组来存储了. opencv 在1.0时代使用的是二维数组, 然后使用 IplImage 的指针指向数据起始的地址, 指针很强大, 但是对于新手不是很友好, 容易出现

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

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:

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

 思路: 1.通过形态学操作.阈值处理.距离变换等方法,使得各个轮廓分开 2.计算轮廓数量 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("计数.jpg"); //medianBl

在古老的CNN方法出现以后,并不能适用于图像中目标检测.20世纪60年代,Hubel和Wiesel( 百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN). 参考:DNN的演进结构--CNN AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapir

使用OpenCV作图像检测, Adaboost+haar决策过程,其中一部分源代码如下: 函数调用堆栈的底层为: 1.使用有序决策桩进行预测 template<class FEval> inline int predictOrderedStump( CascadeClassifier& cascade, Ptr<FeatureEvaluator> &_featureEvaluator, double& sum ) { int nodeOfs = 0, lea

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T