关于opencv地平面的检测 [问题点数:50分]

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PCB设计时,参考平面一定是地吗?
大家知道高速信号在布线时都要有一个参考平面,很多人会去参考地,那高速信号参考平面一定是要参考<em>地平</em>面吗?为什么? 电源可以作为地的原理 对于有一定经验的人都知道,高速信号参考平面即可以是<em>地平</em>面,也可以是直接电源平面。对于六层板来说,1,3层参考的就是第2层,也就是<em>地平</em>面。第4,6层就是参考的是第5层,也就是参考电源层。如下图所示 那为什么可以参考电源层呢,有一句话:直流电源的电源对于交流信号...
PCB 地平面的分割
一个完整的<em>地平</em>面能减少电路板的EMI和串扰问题。在数模混合布板时,数字电路的同步开关噪声往往会 影响敏感的模拟电路。 分割的<em>地平</em>面能够提供高的噪声隔离度, 但同时也会引起另外的一些 EMI问题。 文章就如何正确 的分割<em>地平</em>面以及为什么这样分割进行了讨论,并给出了地分割的相应设计原则。
平面物体检测的主要算法流程
主要用于使用 features2d 和 calib3d 模块来<em>检测</em>场景中的已知平面物体。 步骤: 1、读入两幅图像; Mat img1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 2、<em>检测</em>两幅图像的关键点(尺度旋转都不发生变化的关键点);
无人驾驶汽车系统入门(二十七)——基于地面平面拟合的激光雷达地面分割方法和ROS实现
无人驾驶汽车系统入门(二十七)——基于地面平面拟合的激光雷达地面分割方法和ROS实现 在博客的第二十四篇中,我们介绍了一种基于射线的地面过滤方法,此方法能够很好的完成地面分割,但是存在几点不足:第一,存在少量噪点,不能彻底过滤出地面;第二,非地<em>面的</em>点容易被错误分类,造成非地面点缺失;第三,对于目标接近激光雷达盲区的情况,会出现误分割,即将非地面点云分割为地面。通过本文我们一起学习一种新的地面分割...
用于烟雾检测的一些样本
用于烟雾<em>检测</em>的一些样本,部分视频包括火焰,汽车干扰等。
opencv 二维图像 特征检测 特征描述 特征匹配 平面物体识别跟踪
github代码一、Harris角点 cornerHarris() R = det(M) - k*(trace(M))^2 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,  比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,  如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,  那么我们可以认为该窗口中存在角点。 图像特征类型: 边缘 (Edg...
激光雷达点云地平面校准 地面分割
激光雷达点云<em>地平</em>面校准 地面分割 https://blog.csdn.net/u014679795/article/details/82189901
基于opencv的车辆检测系统
利用vs2010+<em>opencv</em>+mfc做的一个车辆<em>检测</em>系统,压缩包中有视频,代码可以直接运行,软件界面有三个演示结果分别是车辆<em>检测</em>,车辆跟踪,车辆分割效果,本作品已经申请软著了,所以大家下载后看看就好
毕业课题之------------图像的对称性特征提取
依据对称性特征对障碍物进行<em>检测</em>,依照一般定性的分析方法,我们只能知道障碍物是否是对称的,但是在这里仅仅利用对称性的定性分析是不够的,必须能够用数学的形式对其进行定量的描述,下面将对称性的定量分析进行了介绍。本文利用连续对称的概念,建立了定量的方法来度量对称性。图像中的一行灰度数据可视为水平像素坐标的一维函数g(x),(我们不需要知道函数是什么,因为我们最终计算只是用这个函数值,这个类似于核函数的感
opencv-对象检测
参考: 1、http://docs.<em>opencv</em>.org/3.3.0/  官方文档api 2、http://docs.<em>opencv</em>.org/3.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 官方英文教程 3、https://<em>opencv</em>-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.h
OpenCV知识和项目列表
相关项目和效果会在合适时间补充   Part I 知识列表   1 编译安装 1.1 Linux 下编译安装  1)How to install OpenCV 3.x in Linux     2)  Ubuntu 安装 OpenCV-nonfree  3)  ubuntu 16.04 编译 <em>opencv</em>_contrib 3.4, nonfree 1.2 安卓下的环境配置 ...
新手学习opencv九:基于Hog的视频行人检测
新手学习<em>opencv</em>--基于Hog的视频行人<em>检测</em>       代码release下编译,在Mfc下静态编译成功,但是运行报错,改为动态MFC,错误解决,初步认为是不兼容。demo下载:             要想实用,还得第一:优化算法,提高<em>检测</em>率,第二:优化代码,提高<em>检测</em>速度。      测试结果如下:       图片:       视频:
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
<em>关于</em>描述如何使用<em>opencv</em>来<em>检测</em>运动目标和进行跟踪
人脸检测opencv
内有使用开源类库<em>opencv</em>做的<em>关于</em>人脸<em>检测</em>的demo,是静态的<em>检测</em>图片的,适合初学<em>opencv</em>的同学
机器学习的行人检测
<em>关于</em>机器学习的行人<em>检测</em>,在<em>opencv</em>运行。运行后<em>检测</em>行人
计算重要天文坐标系之间的转换(C#)
用了一个多月的时间研究天文坐标系之间的坐标转换,虽然最终项目不得不砍掉与之相关的功能(因为某些原因),但是对于使用计算机模拟宇宙中天体坐标系的相互转换还是有一些非常重要的成果值得分享,希望对从事虚拟现实且开发与太阳系天体运动有关的工作人员有所帮助。 1.天体坐标系基础知识(翻墙所得)
OpenCV+C++图像处理源码,人脸检测与识别系统
11_人脸<em>检测</em>与识别系统,10_指纹提取与识别系统,12_运动车辆<em>检测</em>跟踪系统.
MFC图像处理荧光检测算法代码
<em>关于</em>龋齿荧光<em>检测</em>的算法代码~主要是针对龋齿早期菌斑菌落的<em>检测</em>,算法基于<em>opencv</em>。
使用层次聚类在结构点云中进行平面的快速提取
在许多机器人应用的领域,能够实时在三维点云中进行平面提取是非常困难的。在论文中提出了一个算法,能够在类似Kinect 传感器采集到的点云进行实时可靠的多平<em>面的</em><em>检测</em>。具体的算法一共有三个步骤: 第一步:生成图模型(每一个节点都代表的是一个点集,每条边代表点集之间的关系); 第二步:在构建好的图模型上利用层次聚类的方法进行点集的的融合,直到平面拟合的均方误差超过设定的阈值; 第三步:使用像素级别的
利用 ransac 算法拟合平面
1.前言最近项目中遇到一个问题, 老板给了一组数据然后要求获取其中处于同一个平面上的数据点的信息, 很明显就是使用ransac 算法进行处理。2. ransac算法思想这里我们使用自己的理解来说明下这个算法。 1. 首先我们从给定的数据集中随机挑选几组数据获取一个模型(最好可以保证随机挑选的数据不重复) 2. 将这个拟合方程作用于所有的数据,根据阈值区分出模型的内点和外点信息 3. 重复多次上
opencv 红绿灯识别 运动物体识别
红绿灯识别 <em>opencv</em> 运动物体识别
OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容
转自:知乎,利用OpenCV<em>检测</em>图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 MyCode:#include&lt;iostream&gt; #include&lt;<em>opencv</em>2\highgui\highgui.hpp&gt; #include&lt;math.h&gt; #include&lt;vector&gt; #include&lt;algorithm&gt; #include&lt;<em>opencv</em>2\imgproc\imgproc.hpp&gt; #include
python+opencv监控视频流人脸识别检测追踪
openCV3 计算机视觉,python+<em>opencv</em>监控视频流人脸识别<em>检测</em>追踪
LPL历史上最厉害的上单都有谁? PDD, 童无敌, 高地平
一代蛇王PDD,你是我的皮皮虾。在他还在打自己的职业比赛当中,被拳头公认成为了世界第一上单霸主!真的可以这样说啊!在现在PDD是我们大家最可爱的世界第一上单霸猪,在以前他就是世界第一的上单霸主。以凶悍的上路为名,主玩皇子、吸血鬼、兰博、扎克等等英雄。特别是他的兰博,在一场全明星比赛当中更是引起了在当时所有的解说当中各种呐,各种欢呼喊啊!不断的在...
为什么有人信地平说(DAY25)
我们现在几乎所有人都认可了地球是球形,无论我们从自己的出发点向前出发也走不到世界的尽头,除非借助宇宙飞船才能离开地球。 地球是球体 地球是平的 但现在任然有一批人认为地球是平的,还有个地球平面协会官网,他们认南极就是地球的边界,过了南极就有可能是另一些平行地球,月亮其实并不太高有时晚上看夜空它还在云层前面,也许你会认为这些是宗教人士,学识...
开槽地平面的串扰分析
图5.8中描述的串扰情况是一个典型的布局设计中错误,称为地槽。当一个布线设计工程师把正常的布线层的究竟用尽,想在地层面上塞进一根走线时,会出现地槽。通常采用的方法是地层面上分割出一个长条,然后在里面布线。对于垂直经过该槽的走线,地槽会增加其电感,也增加了串扰。这种做法应该是被禁止的 在密集的背板上经过连接器的区域时也会发生地槽的情况,因此应该确认每个引脚的间隙孔,保证所有的引脚之间的地保
OpenCV缺陷检测
新手上路,欢迎高手指点。 原图: OpenCV缺陷<em>检测</em>代码: // An highlighted block #include &quot;head.h&quot; int main() { Mat img = imread(&quot;image/1204.bmp&quot;); //assert(im.data); if (!img.data) { cout &amp;lt;&amp;lt; &quot;cuowu!&quot; &amp;lt;&amp;lt; endl...
基于OpenCV的火焰检测(五)——两个颜色模型的主分量判据
这篇将会是最后一篇讨论从RGB空间和HSI空间中提取火焰区域的博文,其中用到技术称为基于颜色模型的主分量判据。听起来好像很高大上, 其实也是一种很简单的判据,下面就带大家了解一下这个判据。 所谓的主分量,就是在颜色模型里<em>面的</em>三个分量中对于研究的问题较为重要的其中一个分量。如何选取主分量有一定的技巧,万一选错了就会得到 比较糟糕的效果。选择的主分量有以下两个原则: 1、主分量中超过该分量的均值的
opencv】角点检测
1、特征点的作用:使用特征点代表图像内容 运动目标跟踪 物体识别 图像配准 全景图像拼接 三维重建 2、Harris角点<em>检测</em>基本思想 角点定义 :窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化 平坦区域: 任意方向移动,无灰度变化 边缘: 沿着边缘方向移动,无灰度变化 #include "open
Windows系统下OpenCV+Contrib配置 实现深度学习目标检测
OpenCV+Contrib配置 实现深度学习目标<em>检测</em>
opencv关于椭圆检测
第一种: #include "<em>opencv</em>2/imgproc.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp" #include "<em>opencv</em>2/highgui.hpp" #include using namespace cv; using namespace std; int sliderPos = 70; Mat image; void processImag
使用OpenCV人头检测
一个应用于公交、汽车、车站商场的人头<em>检测</em>程序,<em>检测</em>出人头进出数量。 输入一幅图片,通过计算指定入口区域的HIST结果,判断是否有人进入。可同时<em>检测</em>2人进入或出去。 一种基于随机Hough变换(RHT)的人头<em>检测</em>方法。根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。利用RHT算法对独立的曲线进行圆<em>检测</em>,并对人头进行标识。实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。
苹果表面划痕与果梗和花萼的辨识及检出方法
针对缺陷<em>检测</em>过程中果梗花萼比较容易被误<em>检测</em>,提出了一种自动识别苹果缺陷,饼计算器大小的图像处理算法,用到了图像分割、图像去燥、区域标记与提取、感兴趣区域提取等技术,文中有专门针对果梗花萼与缺陷的区别算法。
opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(1)
首先轮廓(contour)的定义?        轮廓的定义有很多种,  也就是包围物体的边缘.  不管是哪种定义,  轮廓是与边缘紧密联系的. 那 那什么是边缘(edge)?           Simple answer: discontinuities in intensity. 边缘的分类? Step edge Ramp edge Ridge edge Roof e
尝试opencv裂缝检测
首先,对于实际工程中拍摄的图片我们肯定要先进行处理,在计算机里,图片是按照不同颜色(RGB,即Red,Green,Blue)分层存储的。而对于我们的<em>检测</em>图片,我们可以选择黑白图片,这样它就只有一层高度,但对于体现裂缝的细节也是足够了。而将彩色图变成灰度图后,考虑到混凝土,裂缝,阴影,灰度比较接近,通常会将灰度细化,使之区分。这个问题先不解决,先找个简单的裂缝图片,百度搜索裂缝第一个。对于这样一个图...
基于OpenCV的裂缝检测和测量
使用OpenCV<em>检测</em>桥墩表面照片中的裂缝,并测量裂缝的长度和宽度,这是我的毕业设计中最核心的部分。学习OpenCV如何使用并不难,找到正确的处理流程才是关键。所以在此记录、分享一下思路和代码。 处理流程如下: 图像灰度化 增加对比度 Canny边缘<em>检测</em> 用形态学连接临近裂缝 找出所有连通域,删除非裂缝噪点区域 对每个连通域提取骨架,测量长度和宽度 代码托管在码云上,详见这里 另外,...
人脸识别的英文文献
外文文献 本次设计学习主要是了解人脸识别的相关知识,学会通过基于PCA的特征脸算法和基于LDA的Fisher脸算法来从人脸图像库中识别出相关图像。
高速IC下方能否布线还是应该保留完整局部地平
高速IC下方能不能布信号线?这是我们布线时经常会碰到的情况。有时IC的网络功能引脚在上方,而由于结构的限制,需要连接的网络器件出现在了IC的下方,能否直接在IC下边走线穿过去?如下图所示:     在IC下边保持完整的局部<em>地平</em>面可以减少IC的EMI辐射,IC下方由于封装pin脚间距过细,在IC下方TOP层的覆铜往往会形成孤岛铜皮,这时我们需要使用足够的过孔via将该孤岛铜
OpenCV项目实战机器视觉之零件缺陷检测(1)
用OpenCV在零件缺陷<em>检测</em>时,很多时候需要定位零件的位置,比如下图: 零件是多孔的工业常见部件,上图是打光后二值化的图像。一般来说,二值化后的图像不可能没有噪声,经常有很多斑点,如下图: 这时需要确定零件的区域,将零件区域填充后和原图像相加(或运算)。而且有时候获取ROI区域时,这样做也很有效。填充结果如下: 得到填充图后,就可以很方便的进一步处理了。获取源代码请加 "Ope
opencv分类器 人脸 人眼 上身 鼻子 耳朵等等 检测的.xml文件
<em>opencv</em> 人脸 人眼 上身 鼻子 耳朵等等<em>检测</em>的分类器.xml文件
opencv人脸识别
基于<em>opencv</em>软件来做的<em>关于</em>人脸识别方<em>面的</em>源代码
尝试用OpenCV的模板匹配来定位和检测
1.OpenCV的模板匹配函数:CV_EXPORTS_W void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method );模板匹配的工作方式: 跟直方图的反向投影基本一样,大致过程是这样的:通过在输入图像image上滑动图像块,对实际的图像块和模板图像templ进行匹配。 假设我们有
OpenCV手势识别毕业设计(识别手势1--10)
OpenCV手势识别毕业设计(识别手势1--10),支持图片、视频、摄像头<em>检测</em>和系统定制,如有需要请联系Q: 3252314061 视频识别效果:  
基于OpenCv的金属表面划痕检测
如有问题请联系:clr_mv@163.com 更多文章请关注微信公众号:机器视觉专业论坛 在实际应用中,得到的图像的阈值不太理想时通过固定阈值分割很难得到所要提取的特征,因此Halcon中 含有动态阈值分割法,即首先对图像进行均值滤波,然后与现有图像最差后进行阈值分割。该方法适合比较 小的特征提取,例如金属表<em>面的</em>划痕、丝网的漏洞等。本例提取丝网上漏洞区域以及漏洞数量,主要步骤如下: 1.
实时寻找红色的物体
第六届光电设计竞赛 /***************************************************************************************** 光电设计竞赛程序 2018.7.3:找红灯 ********************************************************************...
OpenCV——霍夫圆实现简单的圆检测
1.原理 圆周上任意三点所确定的圆,经Hough变换后在三维参数空间应对应一点。遍历圆周上所有点,任意三个点所确定的候选圆进行 投票。遍历结束后,得票数最高点(理论上圆周上任意三点确定的圆在Hough变换后均对应三维参数空间中的同一点)所确定的圆 即为该圆周上,绝大多数点所确定的圆(以下称为当选圆),即绝大多数点均在该当选圆的圆周上,以此确定该圆。 2.API介...
基于OpenCV的圆形标记点的提取
基于OpenCV的圆形标记点的提取
细胞检测与计数系统(
完整的细胞<em>检测</em>技术系统,有学习视频和完整代码,很好用
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪
基于OpenCV的视频道路车辆<em>检测</em>与跟踪基于OpenCV的视频道路车辆<em>检测</em>与跟踪基于OpenCV的视频道路车辆<em>检测</em>与跟踪基于OpenCV的视频道路车辆<em>检测</em>与跟踪
opencv 多指尖检测 源代码
<em>opencv</em> 多指尖<em>检测</em> 源代码 <em>opencv</em> 多指尖<em>检测</em> 源代码
OpenCV4Android人脸检测功能
    最近公司需要做一个人脸<em>检测</em>的新功能,在网上找了找,有很多开源的第三方库都可以用,例如OpenCV,虹软,Face++,百度,阿里等等。    由于在APP的需求,只能本地<em>检测</em>,所以Face++,百度,阿里这些需要用HTTP进行网络请求返回结果的,只能舍弃了。集中研究OpenCV以及虹软。    首先介绍一下虹软,这家公司开源了so库以及jar包,可直接下载集成到项目中,简单配置之后就可<em>检测</em>...
图像处理之提取水平线和垂直线
提取图像中的水平线和垂直线,是对图像的处理非常有好处的,能够筛选出对自己有用的、感兴趣的部分。比如从富有干扰杂质的验证码中提取干净的验证码。 从这样:  变成这样: 就可以轻松看出验证码了。当然,这只是其中的一个小例子,还有很多实例等着去开发。 下面回到我们的主题,提取水平线和垂直线,我们首先要将图像灰度化,然后再二值化,最后进行形态学的操作(腐蚀和膨胀),达到提取水平和垂直线的要求。下
pdf_学习Opencv
<em>关于</em><em>opencv</em>的学习资料;<em>关于</em><em>opencv</em>的学习资料;<em>关于</em><em>opencv</em>的学习资料;<em>关于</em><em>opencv</em>的学习资料
OpenCV学习记录之视频中的火焰检测识别
主要完成两个视频中火焰的<em>检测</em>,主要结合RGB判据和HIS判据,设定合适的阈值条件,<em>检测</em>出火焰对应像素的区域,将原图二值化,经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理,消除一些噪声及离散点,连通一些遗漏的区域。基于OpenCV的开源库,在VS2013平台上,实现了两个视频中火焰的<em>检测</em>。 利用OpenCV有强大的图像处理库,直接将图像分离为RGB三通道,设置条件限制,找到火焰的像素位置,将原图处
题目:Opencv中利用光流法对物体进行检测
题目:Opencv中利用光流法对物体进行<em>检测</em> 完整代码实现: #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; void tracking(Mat &frame, Mat &output); bool addNewPoints(); bo
学习OpenCV——行人检测&人脸检测(总算运行出来了)
之前运行haar特征的adaboost算法人脸<em>检测</em>一直出错,加上今天的HOG&SVM行人<em>检测</em>程序,一直报错。 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整,想一头囊死啊 做程序一定要心如止水!!! 仔细查找!!!   1.人脸识别程序: [cpp] view plain copy  print? #i
工业检测之图像匹配
项目要求<em>检测</em>模具上<em>面的</em>异常点,并且做到光照、位置不变,并能应对振动造成的运动模糊。第一反应想到的是旋转不变特征,LBP、SIFT。 需求分析:这实质上市一个模式识别的问题,从实时图像(测试样本)中找出与模板图像(训练样本)不同的地方。主要两步:目标<em>检测</em>、目标识别。 运动模糊与光照不变可以放到预处理阶段进行,目标<em>检测</em>要将目标区域从图像中抠出来,即定位,目标识别则是判断目标区域是否我们要找的目标,
OpenCV学习笔记-Harris角点检测
一、引言:<em>关于</em>兴趣点(interest points)在图像处理和计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称做关键点(keypoints)、特征点(feature points)被大量用于解决物体识别,图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图,而是选择某些特殊的点,然后对它们进行局部有的放矢的分析。如果能<em>检测</em>到足够多的点,同时它们的区分度很高,并且...
OpenCV 正面人脸检测
继续整理之前做的OpenCV人脸<em>检测</em>,这次先贴出利用OpenCV自带的人脸haar特征分类器进行人脸<em>检测</em>的例子; OpenCV中人脸<em>检测</em>用的是harr或LBP特征,分类算法用的是adaboost算法,分类器比较耗时,已经做好xml形式,直接调用。一般在haarcascades和lbpcascades文件夹下。 人脸<em>检测</em>主要用到的是CascadeClassifier这个类,以及该类下
Opencv中的MSER特征
MSER特征
牛奶盒喷码字符识别(基于opencv)————(三)字符的识别
牛奶盒喷码字符识别(基于<em>opencv</em>)————(三)字符的识别效果方法1.制作模板2.读入模板,3.读入分割出来的图片4.逐一匹配不足 效果 先看效果吧 效果极佳, 方法 1.制作模板 将分割出来的数字,效果很不错的当作我们的模板,后面用作匹配,C L :都当作数字处理 2.读入模板, 这里我通过建立三维数组,采用for循环读入 注意,读取时候,要加0参数,不然会以三通道方式读取。 tem...
利用OpenCV检测手掌(palm)和拳头(fist)
思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,
ARKit从入门到精通(8)-ARKit捕捉平地
转载请注明出处:http://www.jianshu.com/p/fc40ed0080dd 1.1-ARKit捕捉平地实现流程介绍 1.2-完整代码 1.3-代码下载地址 在介绍完ARKit详细的工作原理以及所有的API之后,最令人期待的干货终于要来了! 废话不多说,先看效果 桌子上的绿萝太孤独了,给它来一个郁金香陪伴一下吧~ 0901
条形码检测
实现了基于python和<em>opencv</em>的条形码<em>检测</em>,适合新手学习数字图像处理方<em>面的</em>知识
OpenCV中的HOG+SVM在自动驾驶车辆检测中的应用实例
车辆<em>检测</em>在车辆感知模块中是非常重要的功能,本节我们的目标如下: 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图(HOG)特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换,并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中 对于上面两个步骤,不要忘记标准化您的功能,并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术,并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆
基于面部视觉的疲劳检测-哈欠
基于视觉的疲劳<em>检测</em>可以认为大致分为三个部分,点头,哈欠,眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文,他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓<em>检测</em>方法,先对嘴巴进行粗定位,然后对嘴巴区域进行Harris角点<em>检测</em>,利用<em>检测</em>到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点<em>检测</em>+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为:准确
判断位图是否是黑白图片
链接: http://blog.csdn.net/redfield123/article/details/8900073 最近工作需要判断图片是否是黑白的,由于是十万张以上的大批量处理,所以通过程序来自动判断。   图片对象:经过处理过的jpg格式的位图(头像照片)   算法原理: 通过每个像素点的RGB值来进行判断。我们知道,位图都是由像素点构成的,
【OpenCV图像处理】二十五、角点检测
博客参考 朱伟 等编著的《OpenCV图像处理编程实例》 ====================================================================================== 在很多应用场景中,图像像素区域的兴趣点区域对于目标<em>检测</em>、目标跟踪有着重要的意义。当兴趣点周围存在长方形区域时,最容易形成角点。 对于兴趣点<em>检测</em>,角点反映的是图像中...
自己写的HOG+SVM用于视频中的人体检测
自己写的<em>关于</em>人体<em>检测</em>的第一个<em>opencv</em>程序,适合初学者学习
opencv直线检测直线提取算法与总结
有些情况,  我们会需要提取直线的详细参数, 下面介绍如何提取直线 即便是在现实中的直线, 在图像中能找到对应绝对直线的特征也是很难的, 所以一般是采用近似的方法 比如投票法(霍夫变换等),  拟合法(最小二乘,RANSAC等). 当然他们之间也可以互相结合使用
【Python+OpenCV】基于Harris角点的边缘提取以及矩形四角点检测
【Python+OpenCV】基于Harris角点的边缘提取以及矩形四角点<em>检测</em>开始之前必须要说的一些事一、参考文章二、实验目标三、局限性声明开始说正事了,所以标题一定要比第一个一级标题长一、思路(一)基于Harris角点<em>检测</em>[本文思路](二)基于Hough变换[参考思路]二、实现我的Main函数在干什么?分步实现!getMAD(s):利用绝对中位差剔除异常值CalcDegree(srcImage)...
行为检测算法:跌倒检测
1 前言首选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架,骨架提取经历九步:图像灰度化,背景差分法提取目标轮廓,使用CLAHE算法增强对比度,高斯滤波,Solel算子进行边缘<em>检测</em>,小波去噪,最大类间误差法二值化,形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况,再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以,误检较少。 2跌倒<em>检测</em>算法流程2.1灰度化颜色可分为彩色和黑白。颜色中不包含任...
VS2010下的视频烟雾检测
用VS2010和OPENCV编写的<em>关于</em>视频烟雾<em>检测</em>的程序,运行效果很好。
Decete_Opencv_摄像头_人脸检测
Decete_Opencv_摄像头_人脸<em>检测</em>)是用c写的<em>opencv</em>的<em>关于</em>人脸<em>检测</em>的代码;能够调用摄像头动态<em>检测</em>
基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测算法
基于PERCLOS的驾驶员疲劳<em>检测</em>算法 基于PERCLOS的驾驶员疲劳<em>检测</em>算法 基于PERCLOS的驾驶员疲劳<em>检测</em>算法
Opencv之边缘检测Sobel滤波
目录 一、Sobel函数 二、对垂直/水平方向边缘<em>检测</em> 三、对垂直和水平方向边缘<em>检测</em>   一、Sobel函数 # 利用Sobel方法可以进行sobel边缘<em>检测</em> # sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) img表示源图像,即进行边缘<em>检测</em>的图像 cv2.CV_64F表示64位浮点数即64float。这里不使用numpy....
车牌检测opencv
车牌<em>检测</em>,<em>opencv</em>车牌<em>检测</em>,
opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例:药品(胶囊)识别与分类
问题描述: 现对6种不同颜色药品(胶囊)分别进行图像采集,并进行类别标注(0-5)。如图所示(文末附有图像源文件链接): 现使用胶囊的RGB通道的均值作为特征,利用SVM建立分类器模型并进行训练,然后利用训练好的模型,在多个样本混合的图像中将各类样本标记出位置并识别出其所属类别。 具体详细处理过程见代码及注释。 示例代码: #include #include #include
动物特征实时跟踪GUI(基于MFC和Opencv)
记录一下以前很早之前帮人做的一个界面(图一),里<em>面的</em>功能还是比较多的,当然最主要的就是实时<em>检测</em>了。记得这是我第一次接触MFC, Opencv当时也不怎么会,程序也写的很糟糕。前几天在开发2.0版,用了双目工业相机进行动物的三维重建,采用了多线程并行来加快速度,效果相当不错,可以达到实时性。程序写的比之前漂亮多了,至少看上去更顺眼了。...
如何用opencv识别摄像头捕获视屏流中的圆形并且输出圆心坐标
如何用<em>opencv</em>识别摄像头捕获视屏流中的圆形并且输出圆心坐标,弄了好久也只能实现捕获一个圆而不能同时捕获几个圆,求程序指导
混合信号布线接地方法
分析和介绍数模混合电路布线时<em>地平</em><em>面的</em>划分方法和优缺点,推荐
基于白点检测的数码相机自动白平衡算法实现(Opencv+vs)
基于白点<em>检测</em>的数码相机自动白平衡算法实现(Opencv+vs)
opencv动态边缘检测-python
OpenCV:是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算视觉库。由一系列C函数和少量的C++编写,实现图像处理和计算机视觉方<em>面的</em>很多通用算法。Canny边缘<em>检测</em>算子:是一种多级<em>检测</em>算法。1986年由John F. Canny提出,同时提出了边缘<em>检测</em>的三大准则:低错误率的边缘<em>检测</em>:<em>检测</em>算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘,尽可能的减少漏检和误检。最优定位:<em>检测</em>的边缘点应该精确地定位于边缘的中心...
激光雷达点云地平面校准 地面分割
步骤: 1. 加载点云,显示,白色点云 2. 鼠标选取地面部分点云,作为校准标准 void pp_callback(const pcl::visualization::AreaPickingEvent&amp;amp; event, void* args) { std::vector&amp;lt; int &amp;gt; indices; if (event.getPointsIndices(...
Android人体检测
Android平台上实现的基于HOG特征的人体<em>检测</em>,使用Android-OpenCV2.4,可以打开图片<em>检测</em>、可以拍照<em>检测</em>、可以用摄像头实时<em>检测</em>。
opencv3中SURF特征点检测
#include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("mofang1.jpg"); imshow("【原图】", srcImage); //首先得到特征点的集合 //先配置参数 vector keyPoint; //在库中:ty
Opencv图像识别从零到精通(22)-----hough变换检测直线与圆
今天要看的是霍夫变换,常用用来<em>检测</em>直线和圆,这里是把常见的笛卡尔坐标系转换成极坐标下,进行累计峰值的极大值,确定。HoughLines,HoughLinesP,HoughCircles,三个函数,首先先看看原理,最后会用漂亮的matlab图,来回归一下,霍夫直线变换。 霍夫线变换: 众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: 在 笛卡尔坐标系
opencv表情识别,性别识别,人脸、视频、检测、识别的智能AI项目
各位,对代码有疑问得可加群讨论193369905,小编承接各种AI小项目开发 **功能 人脸<em>检测</em>、识别(图片、视频) 轮廓标识 头像合成(给人戴帽子) 数字化妆(画口红、眉毛、眼睛等) 性别识别 表情识别(生气、厌恶、恐惧、开心、难过、惊喜、平静等七种情绪) 视频对象提取 眼动追踪(待完善) 换脸(待实现) ** Linux版环境搭建 Ubuntu 16.04 Python...
OpenCV相关函数解析
findContours findContours在处理图像时经常用到,本篇博客简单介绍这个函数的用法 这个函数找轮廓找的是白色的轮廓,所以尽量让背景成黑色。 比如 背景为白色时<em>检测</em>的结果,可以看到最外围的整个图片也被<em>检测</em>到了,这显然不是我们想看到的 背景为黑色时<em>检测</em>的结果,结果较满意 findContours在OpenCV中重载两次,查看源代码可看到: void findC
运用ROS和OpenCV进行简单的图像处理之检测
本文主要讲述在ROS下使用<em>opencv</em>进行图像处理,并给出了一个详细示例。首先建立一个ros包,在CMakeLists.txt中加入以下代码段,用于找到并链接OpenCV。好像安装完整版的ROS会顺带把OpenCV 2.4.x也装了,没有的话直接去OpenCV官网或者github下载源码编译安装。系统中存在多个<em>opencv</em>版本的情况,可参考《ubuntu 安装使用多版本<em>opencv</em>》博客。find...
【计算机视觉】 相机姿态估计之标记检测-ArUco标记检测1
姿态估计是非常重要的在许多计算机视觉应用程序:机器人导航、增强现实,和许多更多。 这个过程是基于找到对应点之间在现实环境和他们的2 d图像投影。 这通常是一个困难的一步,因此通常使用合成或基准标记使它更容易。 最受欢迎的方法是使用二进制广场基准标记。 这些标记的主要好处是一个标记提供了足够的通讯(四角)获得相机的姿势。 同时,内部二进制编纂使他们特别健壮,允许应用错误<em>检测</em>和校正技术的可能性。
opencv识别正方形(矩形)代…
原文地址:<em>opencv</em>识别正方形(矩形)代码作者:406603288//2011.5.16 黄翔 //正方形<em>检测</em>源码 //载入数张包含各种形状的图片,<em>检测</em>出其中的正方形 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include #include #include int thresh = 50; IplImage* img =NULL;
通过opencv + 摄像头查找圆形物体
通过openCV从摄像头图像中查找圆形物体,并在所找到的圆形物体上画出圆形轮廓
halcon表面划痕检测
halcon表面划痕<em>检测</em>,修改别人的代码以后,针对不同图片请适当调整参数
LSD直线检测算法代码(OpenCV+Matlab)
LSD直线<em>检测</em>算法代码,包含openCV和matlab代码,使用openCV时请手动配置openCV库
关于自动识别模拟仪表刻度读取的方法
基于<em>opencv</em>开源库使用,基本流程是使用霍夫圆变换和霍夫线变换,确定仪表与指针的刻度,然后转换成角度,最后可以计算出刻度值。不过对原始图片的要求比较高,比如倾斜、阴影等都会影响到最终的结果精度。 摸索<em>opencv</em>几天写点代码怀念下 #include &amp;lt;<em>opencv</em>2\<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2\imgproc\imgproc.hpp&amp;gt; ...
opencv中的人脸检测讲解
基础学习笔记之<em>opencv</em>(1):<em>opencv</em>中facedetect例子浅析      人脸<em>检测</em>一种主流的方法就是类haar+adaboosting,OpenCV中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的<em>检测</em>,前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征),一旦训练数据弄好了,直接调用<em>opencv</em>中的类CascadeClassifier,用它的几个简单的成员函数就可以完成<em>检测</em>功能。
将图像扭正确。利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容
也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了。不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上<em>面的</em>左图中4个红点是可以准确获取,比如手动
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
Wiley.Public Key Infrastructure and Implementation and Design.pdf下载
Wiley.Public Key Infrastructure and Implementation and Design.pdf 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kevinjinglei/2011385?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kevinjinglei/2011385?utm_source=bbsseo[/url]
protus仿真做的电子钟下载
这是一个protus仿真软件做的一个电子钟,爱好的初学者可以下载学习一下,做的挺好的一个课程设计。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaoyaowangluo/2285260?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaoyaowangluo/2285260?utm_source=bbsseo[/url]
08108 3284 计算机信息管理实验(一)下载
计算机信息管理实验(一) 考核指导(2008年版) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fivebull/2330358?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fivebull/2330358?utm_source=bbsseo[/url]
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