要点: 1.识别一种颜色 minH = ; //色相 maxH = ; minS = ; //饱和度 maxS = ; minV = ; // inRange(原图像, 最小值的范围, 最大值的范围, 输出图像); //将图像二值化,即输出图像是黑白二值图像,其中 最小值<=像素点<=最大值 的像素点是白色 inRange(hsvImg, Scalar(minH, minS, minV), Scalar(maxH, maxS, maxV), yellowImg); 2.识别图片中的黄蓝红三色

借用别人封装好的类库,用来显示同一个UILable上的多种颜色的字. 类库可以直接在次博客中下载,下载后别忘留言哦. 类库使用:主要用了CoreText里面的东西,所以在使用类库之前需要引用CoreText这个系统框架. 注意,此封装的类库不支持ARC 类库设置好后,开始进行使用此类库里面的方法: // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib. /* 注,此处的color对应的值必须是系统预定义好的

OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, CvRect rectInImage, IplImage* imgRect,double scale) { //从图像orgImage中提取一块(rectInImage)子图像imgRect IplImage *result=imgRect; CvRect size; size.x=rectInI

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Nov 22 21:35:12 2019 @author: Administrator""" import cv2 filepath = "img/3.jpg"img = cv2.imread(filepath) # 读取图片gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 cv2.imsho

1.    自定义字体可以使用setTypeface(Typeface)方法来设置文本框内文本的字体,而android的Typeface又使用TTF字体文件来设置字体所以,我们可以在程序中放入TTF字体文件,在程序中使用Typeface来设置字体:第一步,在assets目录下新建fonts目录,把TTF字体文件放到这里.第二步,程序中调用:TextViewtv = (TextView)findViewById(R.id.textView);AssetManagermgr=getAssets();

opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Released to public domain under terms of the BSD Simplified license. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are

转自:http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/50396277 随着近来虚幻引擎4的一些变化,渲染多种颜色的轮廓线已经可以实现了!通过自定义模板,类似自定义深度的缓冲区——但允许网格作为整数值来渲染.它提供了一个0-255范围,可以在网格上定义不同颜色的轮廓线,甚至可以多个功能混用,例如下图使用不同模板索引的描边效果. 原始自定义深度 去年制作的原始轮廓线材质是基于在自定义模板可用之前的自定义深度.也就是说,在作为一个单通道深度值绘制到缓冲区后

时候一个文本框为了强调内容需要显示不同颜色,用以下代码可以轻松实现 方法一:(适用于颜色变化多的情况)   //为文本框设置多种颜色 textView=(TextView)findViewById(R.id.text_show); SpannableStringBuilder style = new SpannableStringBuilder("备注:签收人(张三)"); style.setSpan(new ForegroundColorSpan(Color.BLUE), 0, 3,

一:UILabel中字体有多种颜色 UILabel *label = [[UILabel alloc] init]; label.frame = CGRectMake(, , , ); label.backgroundColor = [UIColor yellowColor]; NSString *name = @"David贾永强"; float money = 2.0; NSString *contentStr = [NSString stringWithFormat:@"

1.度娘:“OpenCV 物体识别” 1.1.opencv实时识别指定物体 - 诺花雨的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/qq_27063119/article/details/79247266) ZC:主看这个,讲的比较细致,操作一般都是使用的 OpenCV里面的exe,一些代码是 java的 可以搞定,最后一段测试代码 是Python 但是比较短 应该可以转成C++的来测试. ZC:照着做了,还需研究 1.2.利用深度学习和OpenCV实现物体检测

未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include "pch.h" #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> #include "CameraFace.h" #include "PhotoFace.h" #include &l

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

毛孔识别 本文仅仅描述如何用opencv完成一个入门级别的毛孔识别,基于python3.7和 opencv 4.3 原图以及识别生成的效果图 一.首先引入需要的包,然后读取需要识别的图片 import cv2 import numpy as np imageMat = cv2.imread("b.png") 二.选取B通道和均值滤波 选取通道是为了将图片转换为灰度图,以便后续的阀值处理,具体选取BGR哪个根据图片不同而不同:之后均值滤波以降噪,要在失真和去噪效果之间取得平衡,选取合适大

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

opencv库提供了好几种模糊平滑Smooth操作的类型作为cvSmooth的参数传入,从而达到不同的平滑效果,另外复习了一下如何复制一份图像和重新调整图像大小. 调整图像大小目前是按照一下步骤进行: 1.先cvcreate一个新的图像,cvcreate中的参数设为调整之后的大小(用Cvsize的构造函数封装代入) 2.然后再用cvresize把原图像输入到刚才构造的已设定好尺寸的图像中 代码: #include<cv.h> #include<highgui.h> //多种smoo

上一篇中我们对训练数据做了一些预处理,检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下(x=1,2,3,...类别号),本文做训练和识别.为了识别,首先将人脸训练数据 转为灰度.对齐.归一化,再放入分类器(EigenFaceRecognizer),最后用训练出的model进行predict. ----------------------------------------- 环境:vs2010+opencv 2.4.6.0 特征:eigenface Input:一个人脸数据库,15个人,每人2