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:

  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

以前都是直接用opencv,都没有仔细研究过,这次把库文件都介绍一下. 1.build和source 当我们安装完opencv中,你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹,build和source,那它们分别是干什么的呢. 首先说这两者的关系,sources放的是opencv中的cpp文件,相当于一个工厂,build放的是opencv中的h.hpp.lib文件,相当于一个工具,opencv的开发者(当然开源后的使用者也可以)通过sources中的源文件,构建出build中的库文件,然后使用者就

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

       OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.          我们利用它来做一些图片的处理,能大大的优化内存的处理.下面我来说说接下OpenCV 的三种方式: 一.接入OpenCV 的Java SDK 包,这样你可以

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

配置在Qt中的OpenCV,看了很多“教程”,最终成功.记一下过程. 本机配置: window7 32位系统: qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.1: OpenCV2.4.10. 对于我来说配置过程比较难,因为目前我没用过Qt和Cmake,之前一直用VS编译C++,也没有用过MinGW,所以看教程中的各种命令或者执行文件都比较费时.这次各种尝试后成功.参考资料的连接在最后,其中帮助我最大的就是那一篇纯英文的,很详细. 前期准备 Qt5的opensour

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c70dfc80100qwi3.html 心情真是好啊,曾经一度想放弃使用Qt加OpenCV进行数字图像处理了,幸好坚持住了,今天终于搞出来了! 分享一下经验: 我用的是Windows下的Qt4.7.0 (1)安装qt-sdk-win-opensource-4.7 (2)下载OpenCV库,现在最新的是2.2,不过我用的是2.1.注意下载的时候选择VC专用版的. (3)安装OpenCV2.1,我安装在C:/OpenCV2.1

在安装完Opencv库之后,打算测试一下Opencv库是否成功安装.下面是用的例子对应的.cpp代码以及对应的CMakeLists.txt代码: .cpp文件: #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv ) { ) { printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>

在上一节中,我们讲到了OpenCV库的安装,现在我们来进行实战,看如何利用Python来调用OpenCV库. 一: 如果您的电脑是win10的系统,那么请您按下win键,再按下空格键,输入Python,进入Python的IDEA shell界面.这个时候您也可以直接进入CMD进行民命令行模式的编辑,因为第一次可我们并不会很多的代码需要您去编辑.在后期您可以使用轻量级的IDEA,比如sublime test3 或者重量级的Pycharm IDEA进行编辑,它们都是现在世界上十分常用的Python编

转载http://blog.csdn.net/u012327581/article/details/51351780 1.问题描述 在VS2015下配置好Opencv后,程序在函数运行过程中正常,调试时发现,当运行至跳出函数时,出现断言错误. 2.原因分析 单步跟踪调试发现,在函数结束时会进行vector的析构,出现了析构错误.并且,如果vector在定义完成之后,进行resize或reserve操作,将vector空间做大,问题消失.后来查阅资料,结合亲身测试,发现是在调用Opencv 库时,

在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE. 2.Opencv库build文件夹说明 打开build文件夹,可以看到如下文件: 其他的文件夹都是一些编译工具文件及兼容文件,这里重点需要关

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

原文地址 峰回璐转 最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍 受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法 调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考

1.打开anaconda prompt(安装anaconda会默认安装),键入 pip install opencv-python,如下: 2.安装过程如下所示: 3 测试是否安装成功 上述就说明安装成功.如果没有安装opencv库,执行上述操作会报“there is no module named cv2”的错误.

最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考资料1,但其写的不够详细

Xilinx SDSoc 加载opencv库需要下载两个文件 xfopencv 和 Revision Platform, Revision Platform需要和具体的开发板型号对应,我用的是zcu102开发板. 1.xfopencv : github地址 https://github.com/Xilinx/xfopencv 2.revision platform : https://www.xilinx.com/member/forms/download/design-license-xef.

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分: 1.车辆图像获取 2.车牌定位. 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域,保留大块的区域,后用cv2.rectangle选取矩形框,从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

2.Lucene3.6.2包介绍,第一个Lucene案例介绍,查看索引信息的工具lukeall介绍,Luke查看的索引库内容,索引查找过程 2014-12-07 23:39 2623人阅读 评论(0) 收藏 举报 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.

Mat对象:图像文件的内存数据对象 读取为 Mat 对象 读取图像位Mat对象,获取图像的相关信息 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/temp/images/lena.jpg", IMREAD_GRAYSCA

任务要求: 基于模板匹配算法识别PCB板型号 使用工具: Python3.OpenCV 使用模板匹配算法,模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,即原图像中的匹配目标不能发生旋转或大小变化. 事先准备好待检测PCB与其对应的模板: 子模版: 基本流程如下: 1.在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 2.选取模板图像T(给定的子图像) 3.另外需要一个待检测的图像--源图