利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。 ? 手检测和手指计数 接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。...OpenCV OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。...导入库 • cv2： opencv [pip install opencv] • numpy：用于处理数组和数学[pip install numpy] import cv2 as cv import numpy...检测结果 凸缺陷检测 手掌与凸包检测轮廓线的任何偏离的地方都可以视为凸度缺陷。...在三角学中，余弦定律将三角形边的长度与其角度之一的余弦相关。使用如图1所示的符号表示，余弦定律表明，其中γ表示长度a和b的边之间的长度以及与长度c的边相对的角度。 ? 图1 式： ?
基于OpenCV与Dlib的行人计数开源实现 PyImageSearch昨天发布的行人计数的Blog，详述了使用OpenCV和Dlib库中的检测和跟踪算法如何完成该功能。...(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~) 主要算法思想： 1.使用检测算法得到目标位置，并进行索引编号； 2.计算目标位置的中心； 3.使用跟踪算法跟踪步骤1得到的目标位置； 4....计算新目标位置的中心，按照与步骤2中位置的距离关系，分配编号到新的目标位置上； 5.循环使用3、4； 6.每隔30帧调用一次检测算法。...使用OpenCV中MobileNet-SSD和Dlib中的相关滤波跟踪，达到了实时的行人计数效果。 点击阅读原文，可以在原网站阅读英文原文。
在这种情况下，可视化信号的一个好方法是带有时间轴的图表。在本文中，我将向你展示如何结合OpenCV和Matplotlib的强大功能，创建此类信号的实时动画可视化。...首先，让我们使用OpenCV的VideoCapture简单循环显示视频片段。我们只需在视频片段结束时重新开始播放。...由于我们正在OpenCV的GUI循环中工作，我们不能直接使用matplotlib的show函数，因为这会阻塞循环并且不会运行我们的程序。相反，我们需要使用一些技巧。...主要思想是将图表绘制到内存中的缓冲区，然后在OpenCV窗口中显示该缓冲区。通过手动调用画布的draw函数，我们可以强制将图形渲染到缓冲区。然后我们可以获取该缓冲区并将其转换为数组。...现在我们可以使用OpenCV的imshow函数简单地显示图表。 cv2.imshow("Plot", plot) 为了提高性能，我们需要使用blitting技术。
改善生活质量 在日常生活中，图像处理技术应用于图像编辑软件、视频监控系统等，为人们提供了更好的视觉体验和生活便利。例如，人们可以使用图像编辑软件轻松地对照片进行美化和修饰。...二、概述 该文档介绍了一种基于 OpenCV 的图像处理软件，用 Python 编写，含图像处理和图形界面模块，通过多种算法实现形态学运算、去噪、特征提取等功能，有友好界面及实用效果，可用于多领域。...原文地址：基于OpenCV图像处理软件的设计 - 中国知网 三、论文思路 解决问题 设计方案 采用模块化设计，将软件分为图像处理模块和图形界面模块。...图像处理模块利用OpenCV库实现各种图像处理算法。 图形界面模块采用Qt框架构建用户友好的图形界面。...轮廓提取：通过边缘检测和连通性分析，将边缘分成连通块得到物体轮廓，常用算法包括连通性分析、分水岭算法、基于边缘的分割算法等。
《用python和opencv检测图像中的条形码》 概述 ?...参考物体需要有两个重要性质： 性质1：参考物尺寸 我们应该知道物体的尺寸（就是宽或高）包括测量的单位（如mm、英寸等） 性质2：易于识别 我们应该能够很容易地在图片中找到参照物体，无论是基于物体的位置（...现在假设，物体的宽为150像素（基于其关联的边界框）。...如果轮廓区域足够大，在第9-11行计算图中的选择边界框，特别注意OpenCV2使用的是cv2.cv.BoxPoints函数，OpenCV3使用的是cv2.boxPoints函数。...总结 在本文中，我们学习了如何通过使用python和OpenCV来测量图片中的物体的大小。
前言 上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》，本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来，这次我们基于上一章的成果，在上面实现原视频中的物体标识出来，...闪的膨胀（N为整数，需要自己把握） 对膨胀后的形态进行查找轮廓 生成轮廓的外接矩形 在源图上把外接矩形绘制出来 代码实现 我们还是用上次的那个项目opencv--video2，按照配置属性(VS2017...配置OpenCV通用属性)，然后在原来的基础上增加一个矩形的定义，如下图红框所示： ?...再进行4次的膨胀操作，这一步的作用是因为视频中部门蓝色由于反光的问题会认为是白色，所以在颜色提取的时候会变成好几个色块，这样我们通过膨胀的操作把分散的色块融合到一起，具体的膨胀次数可以自己测试一下。...我是直接填的4效果还不错。 ? 根据膨胀后的开关获取最小外接矩形 ? 上面我们用到了一个DealRect的函数，我们重点看一下这个函数，首先在文件最上面定义了DealRect的函数 ?
问题来源为网友提供的资料，原文为:《Object Orientation, Principal Component Analysis & OpenCV》 问题描述： 对于这样的图像（2副，采用了背投光）...主要思路： 1.分别获得每个工件的轮廓； 2.处理每个轮廓，采用pca(主成分分析）方法，获得所有轮廓点的集合的中点，主要方向等信息； 3.绘图并返回结果。...注：PCA相关函数请查看 https://docs.opencv.org/master/d3/d8d/classcv11PCA.html 代码略解：1.读入图片，寻找轮廓； //读入图像，转换为灰度 Mat...（科学计数法表示） if (area < 1e2 || 1e5 < area) continue; //绘制轮廓 drawContours(img, contours...这里做的是将轮廓点的x和y作为两个维压到data_pts中去。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring size of objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下，我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。 我将其称为“像素/度量”比率，我将在下面中对其进行更正式的定义。...属性2：我们应该能够轻松地找到这个引用对象在一个图像,要么基于对象的位置(如引用对象总是被放置在一个图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状,独特和不同图像中所有其他对象)。...现在，假设我们的object_width(以像素为单位)被计算为150像素宽(基于其最小矩形边框)。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章对你有用，请戳底部广告支持 一、问题提出 这是一个来自OPenCV问答社区 - "answerOpenCV"问题，整编如下：...（http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/） title：OpenCV / C++ - Filling holes...二、问题分析 从原始图片上来看，这张图片的拍摄的背景比较复杂，此外光照也存在偏光现象；而提问者虽然提出的是“将缝隙合并”的要求，实际上他还是想得到目标物体的准确轮廓。...三、问题解决 基于现有经验，和OpenCV，GOCVhelper等工具，能够很快得出以下结果 h通道： ? 去光差： ? 阈值: ? 标注： ?...四、算法关键 这套算法首先解决了这个问题，而且我认为也是稳健鲁棒的。其中，算法中除了经典的“hsv分解->ostu阈值->最大轮廓标注”外，最为关键的算法为顶帽去光差。
导 读 本文主要介绍基于OpenCV的流水线包装箱检测计数应用，并给出源码。...cap.release() cv2.destroyAllWindows() 下载测试视频box6.mp4(vid.txt中有链接)： 实现步骤 【1】通过track.py滑动条动态设置HSV范围，保证较好的提取去包装箱的轮廓...list中： 【3】纸箱计数：计算list中元素个数即可，具体原理可参考上篇文章： 基于OpenCV+YOLOv5实现车辆跟踪与计数(附源码) 最终效果如下： 总 结 此应用相对基于OpenCV...+YOLOv5实现车辆跟踪与计数(附源码) 案例简单一点，计数原理相同。...这里直接用HSV范围提取的纸箱目标，没有用深度学习目标检测方法。另外计数时也不一定使用多边形，以直线和点的距离来计算也可以，核心还是避免重复计数。
导 读 本文主要介绍基于OpenCV+YOLOv5实现车辆跟踪与计数的应用，并给出源码。...添加代码查看YoloV5模型检测输出信息： 添加车辆检测结果绘制： 实现车辆跟踪 将车辆矩形坐标保存到list中： 添加对象跟踪： 车辆跟踪效果： 实现车辆计数...，如下图： cv2.circle(frame,(x3,y3),4,(0,255,0),-1) 【3】计数原理：判断绿色点是否在黄色四边形内，如果在内计数+1 计算点到多边形的距离使用的是OpenCV中pointPolygonTest...此时将车辆id编号添加到集合area_1中，然后通过len(area_1)作为车辆计数值。 注意：这里为什么不直接用count += 1来计算数量？...如果用count += 1会造成很多重复计数，而代码中利用了python集合的特性，add函数添加元素时，如果元素已经存在，则不重复添加，有效的避免了重复计数问题。
导 读 本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。 实现步骤 监控摄像头可以有效地用于各种场景下的车辆计数和交通流量统计。...先进的计算机视觉技术（例如对象检测和跟踪）可应用于监控录像，以识别和跟踪车辆在摄像机视野中移动。 【1】安装ultralytics，因为它拥有直接使用 YoloV9 预训练模型的方法。...self.custom_center_points = new_custom_center_points.copy() return custom_objects_bbs_ids 【3】编写车辆计数的主要代码...然后，由于我们仅对车辆进行计数，因此仅过滤掉汽车的检测结果。 之后，我们找到检测到的车辆的中心，然后在它们穿过人工创建的红线时对它们进行计数。我们可以在下面的视频快照中清楚地看到它们。...我们可以看到，当车辆越过红线时，视频左上角的计数器不断增加。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。.../ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...最后，我们将refObj实例化为一个3元组，包括： 物体对象的最小旋转矩形对象box 参考对象的质心。 像素/宽度比例，我们将用其来结合物体之间的像素距离来确定物体之间的实际距离。
下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解： 1）初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。...哪条直线能获得最多的点的支持，哪条直线就是目标直线。想法非常简单，但效果很好。 Mac+Xcode+openCV： 代码下载地址： here。...weights; return; } /********************************************************************** 基于彩色直方图的粒子滤波算法总流程...int &Wx_h, &Hy_h： 找到的目标的半宽高 float &max_weight： 最大权重值 返回值： 成功1，否则-1 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为...opencv2/opencv.hpp> // 新版本写在下面文件中： #include opencv2/nonfree/features2d.hpp> //#include "opencv2/features2d
所以redis那边是线程安全的，这边把结果获取并判断是否大于阈值，也是线程安全的 Long num = stringRedisTemplate.opsForValue().increment...10秒窗口内最多允许3次 第20秒请求进入，先从key中删除0秒到10秒的数据（20秒-时间窗口10秒），然后判断key的个数为多少个，如果小于3，说明该时间场控内允许访问，否则就是不允许访问，达到上限...，剩下的都是时间窗口内的 redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, current - PERIOD_WINDOW);...args[1] = current-PERIOD_WINDOW;//删除的窗口结束 args[2] = 60;//设置key的过期时间 args[3] = LIMIT_NUM;...//设置limit args[4] = new Date().getTime();//zadd 的元组 args[5] = new Date().getTime();//zadd 的元组
代码： // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...stdafx.h" #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include opencv2.../core/core.hpp> #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib"...) #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,...* 计算二值图像的重心 * @param[in] src 输入的待处理图像 * @param[out] center 重心坐标 * @retval 0 操作成功 * @retval -1 操作失败
导读 本文主要介绍基于基于距离变换+分水岭算法实现粘连物体的分割与计数方法，并对比Halcon与OpenCV实现差异。...背景介绍 在实际的视觉应用场景中，我们常常会遇到物体/元件的计数问题，而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连，对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。...后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括： 【1】形态学 + 连通域处理方法 【2】距离变换 + 分水岭分割方法 【3】其他方法 本文将对第【2】种方法分别用Halcon和OpenCV实现并做简单对比...OpenCV中的距离变换特别要注意二值化图像中物体部分中间不要有孔洞，如果有需要填充后再做距离变换，否则会影响距离变换的效果。...分水岭算法需要自己做预处理，设置markers告诉分水岭算法哪里是前景物体，哪里是未知区域，哪里是背景，使用相对麻烦，有时候还可能出现难以分割的情况，比如下图： Halcon分割结果： OpenCV
输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); ...
作为我们的例子，我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。...在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。...因此，可能会有另一种阈值方法可以比基于阈值形状在内核形状中进行阈值化的自适应阈值方法更好。Skimage中的函数可以方便看到不同阈值的处理结果。...要去除由于前景噪声分段而产生的小物体，也可以考虑尝试skimage.morphology.remove_objects()。...TN') plt.imshow(validation_mask) plt.axis('off') plt.title('confusion matrix overlay mask') 我们在此处使用OpenCV
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