目录 用OpenMV自动识别颜色序列 用OpenMV自动识别颜色序列 新年假期过去啦~ 主控:OpenMV3 M7摄像头(STM32F765) IDE:OPENMV官方IDE 我将Capstone期间做的代码上传到Gitee啦,后续还会陆续上传代码上去的,地址:Capstone,如果对你有帮助的话不妨点个支持一下~ OpenMV需要识别颜色顺序的位置是第一个区域,区域中的物料摆放如下图所示 对于OpenMV识别颜色,很大一部分人都是采用了使用阈值调节,通过拍回来的照片修改阈值得到想要的区域,这种

识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大.不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领

这里我用的摄像头是OV2640,这款摄像头的像素是200万.通过对摄像头拍摄图像的进行图像的转化,先把图像的格式转化为RGB565,然后在进行灰度的转化,最后进行二值化处理,设定阈值,进行二值化的处理,通过设置二值化的位数可以提高二值化的精度,使二值化的效果更加清晰,我用的OV2640可以对焦距进行调节,这样的话,可以使拍摄的图像的效果更加完善.大家可以根据自己的摄像头进行设置.我看了飞思卡尔的K60带的摄像头山外鹰眼OV7725,他带的摄像头可以通过硬件进行二值化(硬性二值化)的处理,效果非常

CLIQUE(Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法,用于发现子空间中基于密度的簇.CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间,从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元.它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元.一个单元是稠密的,如果映射到它的对象数超过该密度阈值. CLIQUE识别候选搜索空间的主要策略是使用稠密单元关于维度的单调性.这基于频繁模式和关联规则挖掘使用的先验性质.在子空间聚类的背景下,单调性陈述如下: 一个k-维(>1)单元c至少有I个点,仅当c的每个(

网格聚类算法 optpart::clique optpart::clique CLIQUE(Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法,用于发现子空间中基于密度的簇.CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间,从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元.它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元.一个单元是稠密的,如果映射到它的对象数超过该密度阈值. 算法概述:算法需要两个参数:一个是网格的步长,第二个是密度的阈值.网格步长确定了空间的划分,而密度阈值用来定义密集网格 聚类思想

http://ceng.anadolu.edu.tr/cv/edgedrawing/ References C. Topal, C. Akinlar, Edge Drawing: A Combined Real-Time Edge and Segment Detector,” Journal of Visual Communication and Image Representation, 23(6), 862-872, 2012. C. Topal, C. Akinlar, and Y. Ge

指针真是让人又爱又恨..... 首先还是先来看一下C语言中的高级指针声明.不要被表面迷惑最重要. /* ** <C和指针>——高级指针话题 */ int i; //定义一个整型变量 int *pi; //指向整型变量的指针 int **ppi; //指向一个指针,而那个指针又指向一个整型变量 /*高级声明*/ int fun(); //普通函数声明,返回一个整数 int *fun(); //首先他是一个函数,但是他想返回一个指向整型的指针 int (*fun)(); //这就是一个指针了,他指

高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的

PHP imagick API中文简介imagick 类imagick ::adaptiveblurimage 向图像中添加 adaptive 模糊滤镜imagick ::adaptiveresizeimage 自适应调整图像数据依赖关系imagick ::adaptivesharpenimage自适应锐化图像imagick ::adaptivethresholdimage 基于范围的选择为每个像素的亮度imagick ::addimage 图像列表中添加新图像 imagick 对象.imagi

有时在朋友圈或其他地方会看到一些AI面相的分享链接或小程序,不是面相算命的有多吸引人,而是前面有"AI"两个字母.于是我就上网找了一下相关代码,发现了一个微擎系统的面相模块.下载下来后,借用了别人认证的服务号运行并阅读了源代码,好奇也逐步消失,唯一没跑通的就是脸部识别之后无法返回对应的结语:比如鼻相描述,眼相描述等等,因为需要一个收费接口,不过为了不收费只能自己写,这个后面再说. 版本清单 微擎1.8.3 (关注下面 公众号 回复“微擎”也可以获取源码) AI面相模块1.17 安装环境

解决办法:在html中添加代码: <meta name="format-detection" content="telephone=no" />

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

时间过得真快啊,转眼今年就要过去了,大半年都没有写博客了,要说时间嘛,花在泡妹子和搞英语去了,哈哈...前几天老大问我 怎么这么长时间都没写博客了,好吧,继续坚持,继续分享我的心得体会. 这个系列我们玩玩aforge.net,套用官方都话就是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的 资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域,这个系列研究的重点 就是瞎几把搞下AForge.Imaging这个命

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,

第四篇:车牌定位 车牌定位就是采用一系列图像处理或者数学的方法从一幅图像中将车牌准确地定位出来.车牌定位提取出的车牌是整个车牌识别系统的数据来源,它的效果的好坏直接影响到整个系统的表现,只有准确地定位出车牌,才会有后续的车牌分割与字符识别. 目前车牌定位有两大类.基于灰度.基于彩色. 基于灰度: 我们采用的是基于灰度的形态学的车牌定位:首先根据车牌区域中丰富的纹理特征,提取车牌图像中垂直方向的边缘并二值化.然后对得到的二值图像进行数学形态学(膨胀.腐烛.幵闭运算等)的运算,使得车牌区域形成一个闭

首先推荐几篇有关验证码识别的文章,觉得不错 php实现验证码的识别(初级篇) 关于bp神经网格识别验证码 一.思路 碰见一个验证码,如果我们想要识别它,我们需要的是做什么呢? 我们先观察几个验证码............ 我们用人眼去观察,会很显然的认出验证码所包含的字符,那么人眼的“识别机理”是什么呢? 大概是验证码图片字符的背景的颜色区别吧,试想,如果字符和背景没有颜色区别,我们能够判断验证码吗,很显然不能. 所以,我们就可以从人出发. 先从图片的颜色着手,即图片的RGB信息. RGB色彩模

原文:基于AForge.Net框架的扑克牌识别 © 版权所有 野比 2012 原文地址:点击查看 作者:Nazmi Altun Nazmi Altun著,野比 译  下载源代码 - 148.61 KB  下载demo - 3.1 MB 介绍 (图片上的字:方块4,方块J,黑桃2) 用机器人配上扑克牌识别系统,就可以在二十一点一类的扑克游戏中扮演荷官或是人类玩家的角色.实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好途径. 本文涉及到的AForge.NET框架技术有二值化.边缘检测.仿射变换.B

原文C# 验证识别基类 网上找了些代码 自己又改了下 先放出来了 处理简单的验证码足够了 001 using System; 002 using System.Collections.Generic; 003 using System.Linq; 004 using System.Text; 005 using System.Drawing; 006 using System.Drawing.Imaging; 007 using System.Runtime.InteropServices; 0

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

一.前言   身份证识别,又称OCR技术.OCR技术是光学字符识别的缩写,是通过扫描等光学输入方式将各种票据.报刊.书籍.文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术.   因为项目需要,所以这些天查阅了相关资料,想在网上看看有没有大神封装的现成的demo可以用.但是无果,网上关于ocr这一块的资料很少,比较靠谱的都是要收费的,而且价格也不便宜.但是在天朝,收费感觉心里不爽,所以就决定自己研究一番.   先上一个最终实现的效果(如果mac不是r

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用