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

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

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

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

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

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

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

识别哈希算法类型hash-identifier hash-identifier是一款哈希算法识别工具.通过该工具,用户可以识别哈希值所使用的哈希算法.确定算法后,就可以采用对应的工具进行xx.执行该命令如下所示: root@daxueba:~# hash-identifier 输出信息如下所示: ######################################################################### # __  __                __ 

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.

基于Qualcom 8960/8921平台 一,软件分析 1.  USB charger types & Power supply types USB_INVALID_CHARGER              Invalid USB charger. USB_SDP_CHARGER                       Standard downstream port. Refers to a downstream port  on USB2.0 compliant host/hub. U

#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

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

原文地址:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出). H:  0 — 180 S:  0 — 255 V:  0 — 255 此处把部分红色归为紫色范围: 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space).HSL和HSV是两种最常见

HSV(Hue, Saturation, Value)色彩空间是一种区别与RGB的表示形式.其模型可视为一个倒立的棱锥或圆锥. 其中H为色调,用角度度量,取值范围为0°-360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°.它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°: S为饱和度,饱和度S表示颜色接近光谱色的程度.一种颜色,可以看成是某种光谱色与白色混合的结果.其中光谱色所占的比例愈大,颜色接近光谱色的程度就愈高,颜色的饱和度也就愈高.饱和度高,颜色则

// 线性渐变,多用于折线柱形图,前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1,相当于在图形包围盒中的百分比,如果 globalCoord 为 `true`,则该四个值是绝对的像素位置 color: { type: 'linear', x: 0, // 左上角x y: 0, // 左上角y x2: 0, // 右下角x y2: 1, // 右下角y colorStops: [{ offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色 }, { offset:

生成钻孔文件时,NC_Parameters中,应该选Absolute

typeid(nets_[i]).name() 其中的nets_[i]是一个对象

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

用来判别类型的方法有好多,整理了一下4种方法,平时用的时候,在不同情景下,还是要结合着使用的. 方法一 typeof:可以识别标准类型,除了Null:不能识别具体的对象类型,除了Function <script> var t = typeof(1); console.log(t); // t==="number" var t = typeof(new Number(1)) console.log(t); // t==="object" var t = t

× 目录 [1]typeof [2]instanceof [3]constructor[4]toString 前面的话 javascript有复杂的类型系统,类型识别则是基本的功能.javascript总共提供了四种类型识别的方法,本文将对这四种方法进行详细说明 typeof运算符 typeof是一元运算符,放在单个操作数的前面,返回值为表示操作数类型的首字母小写的字符串 [注意]typeof运算符后面带不带圆括号都可以 console.log(typeof 'a');//'string' co