随笔分类 - opencv探索
摘要：在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前，词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法。首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展。 从上表我们可以发现，在2012年之前，词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架，几乎所有算法都是基于词袋模型的
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摘要：好久没写博客了，因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧，今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些： 1. RGB color space 1. Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 1. YCrCb中13395 AND G 40 B 2
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摘要：最近在做票据识别的编码工作时遇到一些问题，就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了，比如一些开发票人员盖印章时比较随意，容易吧一些关键区域给遮蔽了，这让接下来的票据识别很困难，因此，我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰，再进行字符识别，这样子识别准确率才有保证。 我们从
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摘要：搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西，当我们训练网络时需要训练集数据，但在网上又没有找到自己想要的数据集，这时候就考虑自己制作自己的数据集了，这时就需要对图像进行标注。图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情，但是又不能回避，毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞。最近我在参加一个有
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摘要：图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。 再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几
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摘要：一幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的，所以，如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。 在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点
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摘要：相信很多人手机里都装了个“扫描全能王”APP，平时可以用它来可以扫描一些证件、文本，确实很好用，第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊。但是仔细一想，其实这些实现起来也是很简单的，我想了下，实现的步骤应该就只有下面三个： 1. 将证件轮廓找到 2. 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 3. 二
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摘要：我们经常遇到这样的需求：我们在VS写好的程序，需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行，跑出效果。比如，你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序，然后老师叫你把程序发给他，他要看看功能实现的怎么样。老师的电脑肯定没有整套的开发环境的，如果你想只把代码发给他，让他自己编译，肯
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摘要：近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。 很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动
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摘要：有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上，以供下一步的处理。一个比较广泛的需求场景就是：我们对一幅图像进行特征提取之后，需要把特征点信息保存到文件上，以供后面的机器学习分类操作。那么如果遇到这样的场景，我们有什么好方法，搭建这类的小型数据库文件？我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上，下次我
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摘要：近日在用opencv做一些图像处理的操作时，需要对一些高分辨率的图像进行保存。比如，在操作一个容量为230M的图像后，并对该图像保存为JPG格式后，发现图像容量变为80M了！针对这个问题，忙了大半天，到处翻阅资料，终于知道为什么了。 先举个例子说明自己遇到的问题，为了看出效果，我特意用了一个高分辨率
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摘要：在opencv的编程中，遍历访问图像元素是经常遇到的操作，掌握其方法非常重要，无论是Mat类的像素访问，还是IplImage结构体的访问的方法，都必须扎实掌握，毕竟，图像处理本质上就是对像素的各种操作，访问元素就是各种图像处理算法的第一步。 首先先看看图像的是怎么存储的。 单通道图像 多通道图像 M
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摘要：刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！ 那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。 我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片： 人民币 发票 文本 这些图片
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摘要：角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法。我们都常说，这幅图像很有特点，但是一问他到底有哪些特点，或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体，你可能就说不出来了。其实说图像的特征，你可以尝试说一下这幅图有几个矩形啊几个圆形啊，有几条直线啊，当然啦，你也可以说一下有几个角点。 什么是
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摘要：绘制点和圆 img：图像。 center：圆心坐标。 radius：圆形的半径。 color：线条的颜色。 thickness：如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充。 line_type：线条的类型。见 cvLine 的描述 shift：圆心坐标点和半径值的小数点位数。 画
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摘要：在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？ 一开始我接触到Mask这个东西时，我还真是一头雾水啊，也对无法理解Mask到底有什么用。经过查阅大量资料后，也对Mask有一点自己的理解了，下面就说说我的理解。 比如我要对一幅图进行抠图操作，
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摘要：在图像处理领域，有一个非常重要的名词ROI。 什么是ROI？ 它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。 感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域，那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样
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摘要：Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。 OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从 二值图像 中找到轮廓：findContours函数。 有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到
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摘要：在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？ OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能
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摘要：模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？ 模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。 说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。 在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？ 可以，这就是模板匹配的要做的事情。
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