OpenCV入门教程之目标分割、特征提取专题下载

weixin_39821260 2019-09-05 11:30:23

在这个专题中个，我们主要讨论怎么去分割图像，以及检测图像中的目标。在这里，我们以分割车牌字符为例子进行讨论。
我们可以分为三步来实现：
（1）对图像进行预处理
（2）找到轮廓
（3）计算轮廓的最小矩形，得到字符的具体坐标
（4）提取字符特征
通过上面的三步后，就可以实现字符分割，然后，使用常规的字符识别方法，即可进行字符识别。
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在这个专题中个，我们主要讨论怎么去分割图像，以及检测图像中的目标。在这里，我们以分割车牌字符为例子进行讨论。我们可以分为三步来实现：（1）对图像进行预处理（2）找到轮廓（3）计算轮廓的最小矩形，得到字符的具体坐标（4）提取字符特征通过上面的三步后，就可以实现字符分割，然后，使用常规的字符识别方法，即可进行字符识别。

从图像中提取皮肤并发现主要颜色存储库包含该文章的代码，该文章位于“ ”中，用于“皮肤分段和主色调/颜色提取”文章。该项目使用OpenCV进行皮肤分割，并使用SciKit-Learn进行主色提取。阅读该分类的文章和笔记本文件以了解该过程。入门如果您已经安装了NumPy，SciKit-Learn，Matplotlib，OpenCV和imutils，则可以克隆该项目并运行python文件或笔记本并在本地运行它。

【资源说明】基于C++和Opencv图像处理函数的静态车道线检测项目源码+数据+报告.zip 实现** ### **2.1 基本思路：去噪，边缘提取，车道检测** 但在刚刚开始的时候无从下手，因为选择太多了。比如说去噪音可以高斯滤波，均值滤波，中值滤波。边缘提取你又可以拉普拉斯锐化，sobel算子，Robert算子，scharr算子，candy检测。于是我干脆把这些实现一个遍，再慢慢选择好了。于是自实现了以下算法： 1. 彩色图像转灰度 2. 图像翻转，获得负片 3. 线性灰度转换 4. 对数灰度转换 5. 指数灰度转换 6. 方框滤波 7. 均值滤波 8. 高斯滤波 9. 中值滤波 10. 最值滤波 11. 拉普拉斯锐化 12. 漫水填充 13. 阈值分割 14. 自适应阈值分割 15. candy边缘检测 16. scharr边缘检测 17. sobel边缘检测 18. Robert边缘检测 19. 霍夫直线检测 20. 直方图均衡化 **所有算法源码均定义位于minicv.h下，最下面有接口参数说明；所有实现位于minicv.cpp下，关键步骤有注释** 【备注】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！

实验环境介绍 GPU等服务器资源不加介绍 Python3.6、Pytorch、OpenCV、torchvision、numpy等必备环境图像切割工具包GDAL：仅在win系统下可运行实验数据介绍无人机拍摄的高分辨率矿区影像图实验室进行标注的对应label v0219版本：进行裁剪后的640 x 640的图像与label数据 v0225&v0301版本及之后：进行裁剪后的320 x 320的图像与label数据，并更换测试集 1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！

1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载体验！下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！【资源说明】基于深度学习算法实现虚拟试衣镜python源码+模型+项目说明.zip 使用深度学习算法实现虚拟试衣，结合了人体姿态估计、人体分割、几何匹配和GAN，四种模型。仅仅只依赖opencv库就能运行这套程序实现起来挺复杂的，因为它里面包含了4种深度学习模型，而且有一个自定义层CorrelationLayer，需要自己编程实现它。然而我想使用onnxruntime作为推理引擎时，onnxruntime不支持自定义层的，这算是opencv的一个优势的。本套程序的主程序文件是 main.py，模型文件从百度云盘下载，链接：https://pan.baidu.com/s/13Eic0aiMtCGY7iigjg71DQ 提取码：xsl5 这套程序只有Python版本的，我在本地编写了C++程序，但是输出结果跟Python版本的输出结果始终不一致，对于这个bug我还没有找到原因，因此我在github只发布python程序的。程序启动运行之后，要等几秒种后才能弹窗显示结果，程序运行速度慢的问题还有待优化。

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