随笔分类 - 计算机视觉
计算机视觉
摘要：HSV颜色分量范围 一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。 H: 0— 180 S: 0— 255 V: 0— 255
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摘要：机器学习进阶-阈值与平滑-图像平滑操作(去噪操作) cv2.blur(均值滤波) 参数说明：img表示输入的图片， (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 blur = cv2.blur(img,(5,5)) cv2.boxfilter(方框滤波) 参数说明当normalize=True时，与均值
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摘要：从YAML中构建一个新模型，并从头开始训练 yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640# 从预先训练的*.pt模型开始训练 yolo detect train data=coco128.yam
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摘要：Hough圆检测获取瓶口位置和大小 '''hough圆变换''' cimg = cv2.cvtColor(bottle,cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换成彩色图 circles = cv2.HoughCircles(median,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100, p
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摘要：import numpy as np # 示例数据 y1 = np.array([[50, 100, 200, 300], [10, 20, 30, 40], [60, 70, 80, 90]]) y2 = np.array(['cat', 'dog', 'bird']) # 按左上角点的坐标排序y
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