随笔分类 - 人工智能 / 机器视觉
摘要：配置参数 --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --video test.mp4 代码案例 #导入工具包 from scipy.spatial import distance as dist from collections
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摘要：官方文档 下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat 配置参数 --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat --image images/liudehua.jpg 代码案例 #导入工具包 from
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摘要：安装依赖 C:\Users\ychen\Notebook\multiobject-tracking-dlib λ pip install dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.c
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摘要：配置参数 --video videos/soccer_01.mp4 --tracker kcf 代码案例 import argparse import time import cv2 import numpy as np # 配置参数 ap = argparse.ArgumentParser() a
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摘要：代码案例 # 导入工具包 import utils_paths import numpy as np import cv2 # 标签文件处理 rows = open("synset_words.txt").read().strip().split("\n") classes = [r[r.find(
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摘要：帧差法 ① 前景就是一张图像中感兴趣的地方，背景就是一张图像中不太感兴趣的地方。 ② 在一个视频中，更感兴趣的东西应该是运动的东西。 ③ 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一
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摘要：配置参数 代码 #导入工具包 import numpy as np import argparse import imutils import cv2 # 设置参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", req
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摘要：安装依赖 pip install keras==2.0.6 pip install tensorflow 安装tensorflow报错 Found existing installation: wrapt 1.10.11 ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is
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摘要：代码案例 import numpy as np import cv2 class Stitcher: #拼接函数 def stitch(self, images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0,showMatches=False): #获取输入图片 (imageB, im
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摘要：案例1 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img1 = cv2.imread('01_Picture/19_Box.png',0) img2 = cv2.imread('0
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摘要：通过高斯函数的σ决定图像的平滑程度，越大的σ值对应的图像越模糊 点击查看详情 做一个图像金字塔，金字塔的每层都要做高斯滤波(每层处理成不同模糊程度的图像) 点击查看详情 金字塔每层不同模糊层度的图像相减得到差分，差分结果较大的被视为比较重要的特征 点击查看详情 金字塔每层不同模糊层度的图像，中间的检
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摘要：简介 harris角点检测函数：cv2.cornerHarris() img：数据类型为 float32 的入图像。 blockSize：角点检测中指定区域的大小。 ksize：Sobel求导中使用的窗口大小。常用 3。 k：取值参数为 [0,04,0.06]。常用 0.04。 代码案例 import
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摘要：案例1 下载tesseract-ocr 双击安装 同意 为所有人安装 下一步 指定安装目录 开始安装 完成 配置环境变量 配置如下 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 验证 # 打开cmd测试 C:\Users\ychen>tesseract -v tesser
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摘要：配置参数 配置如下 --image images/receipt.jpg 代码 # 导入工具包 import numpy as np import argparse import cv2 # 设置参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-
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摘要：前提 安装依赖 pip install imutils eclipse配置Anaconda3后，导入项目 配置参数 配置如下 --image images/credit_card_03.png --template ocr_a_reference.png 具体代码 工具类 import cv2 de
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摘要：简介 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界礁石。 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海。 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强。高频边界锐化了，增强了，细节更明显了。 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊。低频信息保留下来了，高频信息没了，图像边界会变得模糊了。 opencv 中主要就是 c
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摘要：简介 图像直方图是把图像变为灰度图，分成一个一个像素点的值进行统计，如下图左所示。 直方图统计函数 cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) images：原图像的图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应该用中括号 [] 括
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摘要：简介 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度(例如值127与值190的区别)，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。 假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(
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摘要：简介 边缘有一些零零散散的线段也可以当做边缘，反正梯度上下左右发生差异，就把它当做边缘了。 图像的轮廓必须是一个整体，不是零零散散的，而是连在一块的。 图像轮廓函数：cv2.findContours(img,mode,method) mode：轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL ：只检索最外面
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摘要：简介 金字塔的底层是比较大，越往上越小，图像金字塔就是把图像组合成金字塔的形状。 图像金字塔可以做图像特征提取，做特征提取时有时可能不光对原始输入做特征提取，可能还会对好几层图像金字塔做特征提取。可能每一层特征提取的结果是不一样的，再把特征提取的结果总结在一起。 常用的两种图像金字塔形式： 高斯金字
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