测试结果: 主要思路:拾取一个点作为矩形的插入点,分别以该点进行两次jig操作,就能得到白色的两个相交的polyline,之后需要变成红色的封闭多段线.做法就是:求出两个白色矩形的面域,然后通过bool操作的并集,使得两个面域合并成一个面域.最后就把这个面域在转换成polyline就完成了.其中要注意, 要想在使用向导创建的工程里使用面域的类,需要在头文件:StdAfx.h 中写上这句宏命令#define _BREP_SUPPORT_,就不需要引用库文件了.下面给出详细代码: 拖动矩形的jig操

该图纸的图框由块参照组成,其外侧图框不是矩形 使用默认设置无法正确识别,需要做以下修改:不勾选“块/外部参照”,勾选“块/外部参照边界”,勾选“制定块”并选择图框(块参照).

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 答辩通过了,补完~ 用的是仿射变换 def img_Transform(car_contours,oldimg,pic_width,pic_hight): car_imgs = [] for car_rect in car_contours: if car_rect[2] > -1 and ca

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者.互联网视频在最近几年也特别火,短视频.视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器.当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果.其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities. 图1 人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:     · 视频

可能你会认为人脸识别用起来会很复杂,老周当初也这么想,但通过实际操作后,我发现非然. 经过微软封装的东西,向来都是复杂问题简单化,只要用得舒心,代码越少越好,用最少的代码做最多的事情,此为大师境界也. 好,屁话不说,先介绍一下如何完成人脸识别(或者叫人脸检测,随你怎么翻译,反正知道是怎么一回事就行).核心的类是FaceDetector,不要问我这个类在哪里,自己打开对象浏览器搜索. 第一步,访问静态属性IsSupported,看看当前平台是不是支持人脸识别,如果返回false,那就没戏了. 第二

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

前言 好长时间没写博文了,今天偷偷懒写篇关于opencv2中鼠标响应操作的文章. 鼠标操作属于用户接口设计,以前一直使用Qt来做,但是如果只需要简单的鼠标,键盘操作,直接调用opencv库的函数也未尝不可,鼠标操作之前已经接触很多了,在MFC,QT,OpenGL,等等中,理论主要就是两点,一是监控鼠标操作,鼠标点击,移动,松开,然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作,根据不同的操作然后进行处理,二是在主函数中加入鼠标的回调函数,将鼠标操作与程序的窗口绑定. 第一节 函数介绍 暂

Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数据编码31.6. 错误修正容量L水平7%的字码可被修正M水平15%的字码可被修正Q水平25%的字码可被修正H水平30%的字码可被修正31.7. QR是怎么对数据码加上纠错码的?31.8. 画二维码图41.9. 简要的编码过程:数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符: 选择纠错等级

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

简单验证码识别(matlab) 验证码识别, matlab 昨天晚上一个朋友给我发了一些验证码的图片,希望能有一个自动识别的程序. 1474529971027.jpg 我看了看这些样本,发现都是很规则的印刷体数字,而且还没有角度旋转,所以我就直接使用数字的面积和周长两个特征量来进行检测,发现效果还是蛮不错的. 在实验中,主要问题是'6'和'9'两个数字的面积和周长都是完全一样的,所以这时候我又添加了一个重心的特征. 有些蛋疼的是数字'4'和'0'竟然面积是一样的...所以只好再引入椭圆离心率特征

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包

今天给大家带来一个通过使用Face++来实现人脸识别的功能. 我们先去这个Face++官网看看:http://www.faceplusplus.com.cn 我们点开案例可以看到众多我们熟知的软件都是使用的这个公司所提供的SDK. 然后我们点击开发者中心中的开发工具与sdk下载我们所需要的sdk. 之后再点击我的应用中的创建应用之后他会给我们两个密钥. 要保存这两个值我们在程序中要用到它们 我今天实现的是实现面部捕捉并且识别性别和年龄来看一下效果图    闲话不多说我们来看看实现 1.工具类Co

Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24 % 检测窗口宽度 num = 24 % 检测窗口分划数 show = 1; % 1为作图 time = 0.001; % 作图间隔 %% if mod(board,num)~=0 error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍') else delta = board/num % 滑动步进值 end %% Haar特征1:左白,右黑,(

在行为识别的iDT算法中,主要使用了HOG,HOF,MBH和Dense Trajectory四种特征.这里主要对前三者进行介绍. 1. HOG特征(histogram of gray) 此处HOG特征的介绍转载了zouxy09大神的文章  http://blog.csdn.NET/zouxy09/article/details/7929348/ 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.

2014,3,16   老师的工作建议如下:   1. 与四民沟通下,把openCV这边的源代码和调用接口发给四民同时抄送给我. 2. 根据openCV的实时检测结果,实现对屏幕的调整(下周一前基本实现,下周五完全实现). 四民这边会辅助你. 近期任务: 2014.3.14 每天的汇总各发给老师和师兄 opencv:把opencv函数接口注释,搞懂它的功能,了解它检测的数据是... 测试... 底层:安卓阅读器,放大缩小...怎么去调用 原函数是这样的 分析一下这个函数 public Mat o

第七篇:字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件: (1)选取的字符特征具有较强的鲁棒性,不受字符变形.弯曲等影响. (2)两个字符的字符特征不能完全相同,但部分相同是允许的,即选择的字符特征是唯一的,但是不能重复. (3)选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息. (4)选择的字符特征提取方法易于实现,能够减少计算时间. 一般采用纹理.边缘特征.纹理特征是表示图像的另一种重要的视觉特征,纹理结构反映图像亮度的空间变化情况,具有局部与整体的自相似性.纹理是有纹理基元按某种确定性的规律或某种统计规律

1. 相关背景 Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 (该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利),以此获得了图像识别的技术,并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中,提供基于人脸识别的相片管理功能,另外还推出了一个新项目叫Goggle ,能从照片中识别世界各地的地标建筑,相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中.只是因为个人隐私等相关因素,Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 . 2. Androi