展开
拓展 关闭
订阅号推广码
GitHub
视频
公告栏 关闭
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ··· 35 下一页
摘要: 案例1 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>vis.j 阅读全文
posted @ 2024-03-14 18:37 DogLeftover 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 案例1 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>动态折线图 阅读全文
posted @ 2024-03-14 18:33 DogLeftover 阅读(438) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本地已经安装配置了go的SDK go version 安装go插件 Ctrl+Shift+P打开命名面板,输入:Go: Install/Update Tools,全选安装 右下角显示go版本 打开go项目测试,打开终端 安装插件 点击右上角执行 阅读全文
posted @ 2024-03-09 10:55 DogLeftover 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装插件 打开cmd创建虚拟环境 C:\Users\ychen>conda create -n env_dev python=3.10.4 Fetching package metadata ................. Solving package specifications: . Pa 阅读全文
posted @ 2024-03-09 10:38 DogLeftover 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Windows —> Perspective —> Custommize Perspective Shortcuts -> Web File -> New —> Static Web Project 输入名称 自定义文件夹名称 创建html文件 指定名称 选择版本 新建文件夹,存放图片 阅读全文
posted @ 2024-03-09 09:35 DogLeftover 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装环境 新建虚拟电脑 设置内存和处理器 设置硬盘大小 完成 设置 查看光驱 设置启动顺序 点击启动 选择第1项 进入图形安装界面 选择安装位置,开始安装 设置root密码 重启 登录 查看本地文件夹 修改内存/处理器/磁盘 点击查看代码 选择或创建虚拟盘 下一步 配置网络 自动分配ip 连接wif 阅读全文
posted @ 2024-03-07 14:30 DogLeftover 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关闭服务 点击修改 下一步 点击删除 不保存 删除 完成 阅读全文
posted @ 2024-03-06 20:14 DogLeftover 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 错误还原 ychen@DESKTOP-49HGBQ1 MINGW64 /c/work/git/machine_vision (main) $ git push Enumerating objects: 6, done. Counting objects: 100% (6/6), done. Delt 阅读全文
posted @ 2024-03-05 11:29 DogLeftover 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 21:06 DogLeftover 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 19:45 DogLeftover 阅读(98) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 16:15 DogLeftover 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 14:06 DogLeftover 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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( 阅读全文
posted @ 2024-03-04 14:03 DogLeftover 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 09:41 DogLeftover 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-03-04 09:23 DogLeftover 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 案例1 github地址 效果,打开音频文件,运行,识别文字 功能强大,但不推荐使用,非常消耗性能和资源 具体步骤 点击查看详情 # 拉取到本地 git clone https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-generator.git # 打开终端,进入 阅读全文
posted @ 2024-03-02 20:42 DogLeftover 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装依赖 pip install ffmpy3 报错1 点击查看详情 目录已存在,即将保存! ffmpeg -i C:\work\brucepk\test\7251538642030611746.mp4 -vn -ar 44100 -ac 2 -ab 192 -f wav C:\work\bruce 阅读全文
posted @ 2024-03-02 18:10 DogLeftover 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 进入博客园后台 下载 登录 工作空间相关操作 上一页/下一页/跳页/刷新/搜索/下载/新建 备份到本地 退出登录 阅读全文
posted @ 2024-02-29 22:27 DogLeftover 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-29 16:02 DogLeftover 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-29 15:05 DogLeftover 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-29 14:55 DogLeftover 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-28 18:51 DogLeftover 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-28 16:38 DogLeftover 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-28 14:13 DogLeftover 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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("- 阅读全文
posted @ 2024-02-28 09:18 DogLeftover 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-27 15:11 DogLeftover 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装插件 方式1:在线安装,速度慢 点击查看详情 参考 打开eclipse,Help -> Install New Software -> add Pydev http://pydev.org/updates 选择PyDev for Eclipse 接受 安装 信任 方式2:离线安装 参考 下载Py 阅读全文
posted @ 2024-02-23 10:51 DogLeftover 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-22 14:19 DogLeftover 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-22 13:44 DogLeftover 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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( 阅读全文
posted @ 2024-02-21 22:38 DogLeftover 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-21 22:23 DogLeftover 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2024-02-21 22:13 DogLeftover 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 流程 Canny边缘检测流程: 1) 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3) 应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。 4) 应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和 阅读全文
posted @ 2024-02-21 22:08 DogLeftover 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Sobel算子 Sobel算子函数:cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize),返回值为Sobel算子处理后的图像。 ddepth:图像的深度 dx 和 dy 分别表示水平和竖直方向 ksize 是 Sobel 算子的大小 靠近最近点的左右和上下的权重最高,所以为±2 阅读全文
posted @ 2024-02-21 19:41 DogLeftover 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 礼帽 = 原始输入-开运算 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令,直接展示图,Jupyter not 阅读全文
posted @ 2024-02-21 15:49 DogLeftover 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 开运算 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令,直接展示图,Jupyter notebook特有 %m 阅读全文
posted @ 2024-02-21 15:43 DogLeftover 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 腐蚀 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令,直接展示图,Jupyter notebook特有 %ma 阅读全文
posted @ 2024-02-21 15:34 DogLeftover 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阈值简介 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 thresh: 阈值 dst: 输出图 ret: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值 ( 或者小于阈值,根据 type 来决 阅读全文
posted @ 2024-02-21 14:22 DogLeftover 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 图像融合 import cv2 #opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 # 魔法指令,直接展示图,Jupyter notebook特有 % 阅读全文
posted @ 2024-02-21 13:36 DogLeftover 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简介 边界填充就是对图像进行一些变换,让原始图像进行扩大。 边界填充的入口参数: BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素。 BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abcdefgh|hgfedcb BORDER_REFLE 阅读全文
posted @ 2024-02-21 13:24 DogLeftover 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ··· 35 下一页
点击右上角即可分享
微信分享提示