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  1. OpenCV入门教程之目标分割、特征提取专题

  2. 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。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-08
    • 文件大小：198656
    • 提供者：shcai_08

  1. python编写的opencv示例代码可直接运行OpenCVForPython.py

  2. 需要安装python2.7，如果使用的python3版本，相应代码需要进行适当修改 需要安装numpy包、opencv包以及matplotlib包 示例代码包含以下模块： 1.读入和显示图像,save image 2.放大缩小图像 3.画线、矩形、园、椭圆、多边形、文字 4.鼠标的每次左键点击操作在图中画圆 5.通过调节拖动条改变背景颜色 6.读取并修改image 7.将image拆分成BGR三个通道的图像，再将BGR三通道的图像融合成一个image 8.两张图像按像素直接相加 9.两张图像根

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：liluo0815481

  1. opencv字符检测

  2. 通过opencv提供的库函数来检测图像中的字符，并且利用矩形将其框出来。源代码可以直接使用

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-07-01
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_22248221

  1. python3.x Opencv Toturial

  2. 本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。对于这些 人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。为了一个小问 题就让他们去学习 C++ 这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python 的悄 然兴起给他们带来的希望，如果说 C++ 是 tex 的话，那 Python 的易用性 相当于 word。他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们 来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python 不够 快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34745295

  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：neu1835

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_28005905

  1. 使用OpenCV检测图像中的矩形

  2. 主要为大家详细介绍了使用OpenCV检测图像中的矩形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-18
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_38558660

  1. 在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程

  2. OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库。他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸。 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换（affine transform）旋转图片–他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题，所以产生的图片需要修改。当正确的使用一点代码时，这是一点瑕疵。   def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38560039

  1. OpenCV实现轮廓的发现

  2. 前言：         当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。 一、查找、绘制轮廓       首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。 1.1 find

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_38621312

  1. opencv提取外部轮廓并在外部加矩形框

  2. 这段时间一直在用opencv搞图像处理的问题，发现虽然可调用的函数多，但是直接找相应代码还是很困难，就行寻找连通域，并在连通域外侧加框，对于习惯使用Mat矩形操作的我，真心感觉代码少之又少，为防止以后自己还会用到，特在此记录一下。 要对下面的图像进行字符的边缘检测。 程序中具体的步骤为： （1）灰度化、二值化 （2）图像膨胀 （3）检测膨胀图像的边缘并叫外矩形框 实现代码如下： #include stdafx.h #include stdio.h #include Base_process

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38672794

  1. 10个步骤Opencv轻松检测出图片中条形码

  2. 本文为大家分享了Opencv轻松检测出图片中条形码的步骤，供大家参考，具体内容如下 1. 原图像大小调整，提高运算效率 2. 转化为灰度图 3. 高斯平滑滤波 4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差,使用Sobel算子 5.均值滤波，消除高频噪声 6.二值化 7.闭运算，填充条形码间隙 8. 腐蚀，去除孤立的点 9. 膨胀，填充条形码间空隙，根据核的大小，有可能需要2~3次膨胀操作 10.通过findContours找到条形码区域的矩形边界

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38659789

  1. Python Opencv实现图像轮廓识别功能

  2. 本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出） 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：249856
    • 提供者：weixin_38748718

  1. OpenCV-Bootcamp:该存储库包含在2021年计算机视觉训练营期间编写和讨论的所有代码-源码

  2. OpenCV新兵训练营 :laptop: 该存储库包含在AIT学生分会（JUIT）进行的2021年计算机视觉新手训练营期间编写和讨论的所有代码 依存关系 :hammer_and_wrench: Python 3.6或更高版本- OpenCV 3.5或更高版本pip install opencv-python 目录 :spiral_notepad: read.py从路径读取图像数据。 显示尺寸和通道。 调整大小和显示图像。 colorChannels.py提供全面的视觉帮助，以了解图像中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_42131405

  1. 可怕的-源码

  2. 可怕的 概述 应用程序能够通过将人的脸部与数据库中捕获的人脸进行比较，来检测，捕捉不同的人脸并识别和验证人。 设置 Xampp ：PHP开发人员环境 特征 使用phpMyAdmin管理工具来保护登录凭据。 从相机中抓取图像。 检测人脸并使用OpenCV库捕获人脸。 存储个人信息，并在识别出匹配的面Kong后出示。 绘制时间与置信度值的动态折线图。 探索（单击图像以查看完整效果）。 登录框架 登录表单使用phpMyAdmin管理工具进行控制并使用FreeTTS API来欢迎用户。 人脸捕捉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

  2. 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的，代码写到一半，上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了，新图片中很多图片很大，但是图片中的昆虫却很小，所以我就想着先处理一下图片，把图片中的昆虫裁剪下来，这样除去大部分无关背景，应该可以提高识别率。 原图片举例（将红色矩形框部分裁剪出来））： step1：加载图片，转成灰度图 image = cv2.imread(353.jpg) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) step2:用Sobe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：619520
    • 提供者：weixin_38526823

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_11_Haar特征

  2. Haar特征检测(Haar Like Features) 高类间变异性、低类内变异性、局部强度差、不同尺度、计算效率高 模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况 积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法，大大的提高了图像特征值计算的效率。 积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中，当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素，不用重新计算这个区域的像素和，从而加快了计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38712548

  1. 使用OpenCV检测图像中的矩形

  2. 本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码，供大家参考，具体内容如下 前言 1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数，如果想检测矩形，要自己去实现。 2.我这里使用的OpenCV版本是3.30. 矩形检测 1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是： （1）滤波增强边缘。 （2）分离图像通道，并检测边缘。 （3） 提取轮廓。 （4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。 （5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。 （6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。 （7）画出矩形。 2.代码 //检测矩形

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38614268