目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。...特征检测是对象检测的任务之一。那么，什么是特征检测？对于人类，我们了解图案，形状，大小，颜色，长度以及其他可识别物体的物体。它也有点类似于计算机。...我们可以使用哈里斯角点检测或精巧边缘检测之类的技术来检测边缘。我们需要将汽车，行人，标志与图像分开。我们可以使用OpenCV专门识别卡车。...OpenCV提供了许多模板匹配方法。这是相关系数的数学公式。 一旦在两个图像中都找到匹配项，它将选出相似点。OpenCV官方文档在此处提供了带有代码示例的详细信息。让我们找到路上的卡车。...OpenCV使用此图像收集了特征并找到了卡车。
OpenCV中使用YOLO对象检测 OpenCV在3.3.1的版本中开始正式支持Darknet网络框架并且支持YOLO1与YOLO2以及YOLO Tiny网络模型的导入与使用。...YOLO是一种比SSD还要快的对象检测网络模型，算法作者在其论文中说FPS是Fast R-CNN的100倍，基于COCO数据集跟SSD网络的各项指标对比 ?...每个Cell预测5个BOX，同时YOLO也会生成一个置信分数，告诉每个BOX包含某个对象的可能性是多少，注意置信分数不会直接说明BOX内是检测到何种对象，最终那些得分高的BOX被加粗显示如下： ?...对于每个BOX来说，Cell会预测检测对象类别，这部分的工作就像是一个分类器一样，基于VOC数据集20中对象检测，YOLO结合分数与分类信息对每个BOX给出一个最终可能对象类型的可能性值，如下图，黄色区域...但是在OpenCV只是前馈网络，只支持预测，不能训练。OpenCV中基于YOLO模型我使用的是tiny-YOLO网络模型，支持20中对象检测。
引言 · OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。...本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。...可以看出越是分辨率大的对象在高层特征抽象上毕竟容易被预测检测，分辨率小的对象在底层特征会被检测，如果分辨率过小则有可能无法检测，所以SSD对象检测是对微小目标检测效果不佳的对象检测方法，根据使用的特征网络不同可以分为...VGG-SSD，MobileNet-SSD等，下图是基于VGG16的SSD对象检测网络模型结构： OpenCV DNN支持SSD-VGG， SSD-MobileNet两种SSD对象检测模型。...OpenCV DNN模块支持最新版本的YOLOv4对象检测模型部署，同时还支持Tiny-YOLO网络。
OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示 一：概述 OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了...DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。...二：模型数据 本文的演示是基于SSD模块数据完成，OpenCV 3.3 使用的SSD模型数据有两种，一种是支持100个分类对象检测功能的，主要是用于对图像检测；另外一种是可以在移动端时候、可以支持实时视频对象检测的...，支持20个分类对象检测。...针对视频实时对象检测mobilenet SSD对象检测结果，我用了OpenCV自带的视频为例，运行截图： ? 四：演示代码 相关注释已经写在代码里面，不在多废话、解释！代码即文档！
第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1. 使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2....对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。 现在我们的任务已经完成，但还需要进行一些微调。...通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。 使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”
Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测 自OpenCV3.3发布包含深度神经网络(DNN)模块的SDK以后，OpenCV4Android SDK就开始支持Android客户端使用深度学习实现对象检测...，特别是基于SSD的mobilenet网络模型，可以在移动端达到较高的帧率，实时视频对象检测，SSD mobilenet支持20种对象检测。...下面就说说如何在Android Studio中开发一个基于深度学习-SSD网络的对象检测演示程序。...android.hardware.camera.autofocus" /> 三：在预览帧中检测对象...在重载的预览帧处理方法onCameraFrame中实现SSD网络对每帧图像的实时对象检测，代码实现如下： // Get a new frame Imgproc.cvtColor(frame, frame
它会指定一个路径，指向一个预先录制好的视频文件，我们可以检测该视频中的运动。如果你不提供视频的路径，那么OpenCV会从你的摄像头中来检测运动。...15-21行获取一个我们摄像机对象的引用。在这个例子中，没有提供视频路径（15-17行），我们会取得一个摄像头的引用。如果提供了一个视频文件路径，那么我们会在20-21行建立一个指向它的指针。...为了测试我们使用Python和OpenCV搭建的运动监测系统，我录制了两个视频文件。 第一个文件是example_01.mp4 ，监视了我公寓的正门，当门被打开时完成检测。...它监控厨房和客厅，当有人在其中走动的时候完成检测。...python 1.py 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。...method 定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大，累加器数组越小。...minDist：检测到的各个圆的中心坐标之间的最小距离（以像素为单位）。如果过小，可能检测到多个相邻的圆。反之，过大则可能导致很多圆检测不到。 param1：用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小，能检测到的圆越多。 minRadius：半径的最小值（以像素为单位）。 maxRadius：半径的最大值（以像素为单位）。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行圆检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。 不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。...低通滤波器，在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度，主要用于去噪和模糊化。 边缘检测则是使用OpenCV的Canny函数实现，算法虽然很复杂，但是代码却很简单。...下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。 / 01 / 边缘检测 Canny边缘检测代码如下。...下面是原图像灰度图和边缘检测图像。 ? 接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。...左图为边缘检测原图，右图为找到方块中心点并以中心点为圆心绘制圆形的图像。 / 02 / 跳动实现 现在结合之前模板匹配获得到的小跳棋位置，计算两中心的距离。 勾三股四弦五，便能得到两个中心的距离了。
读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" #include #include #include #include #pragma comment(lib, "opencv_highgui2410d.lib...") #pragma comment(lib, "opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_imgproc2410d.lib") using...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息
前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。 比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。...所以接下来会分享一些关于OpenCV有趣的小案例，毕竟要让学习变得有趣。 本次就来了解一下，如何通过OpenCV对人脸进行检测。...其中OpenCV有C++和Python两种，这里当然选用Python啦。 环境什么的，就靠大伙自己去百度了。 / 01 / 图片检测 先来看一下图片检测，原图如下。 ? 是谁我就不说了。...训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。 代码如下。.../ 02 / 视频检测 视频用的抖音的上的视频。 这里只截取检测效果比较好的视频段作为例子。 毕竟训练数据的质量摆在那里，有的时候会出现一些错误。 如想提高检测的精度，便需要一个高质量的人脸数据库。
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 ?...img0 = cv2.imread("cat.jpg") #img = cv2.pyrUp(img)#面积放大4倍 img0 = cv2.pyrDown(img0)#原图有点大，面积缩小到1/4 要做轮廓检测...我们可以看到，原图底部灰色的文字在转二值图的时候被过滤掉了，不参与轮廓检测。...此时，我们可以检测轮廓点集（图中绿色的外边界点） #2个返回值，分别是轮廓的点集(contours)和各层轮廓的索引(hierarchy) # openCV 4 , 否则注意版本差异！
contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV...defined LINEF #define LINEF #include #include .../core/core.hpp> #include #include #include..."HoughLines.h" #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib...") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib") #define PI 3.1415926 int main() { // Read input
OpenCV 边缘检测 Canny算子 Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核) ?...因此，对于 Sobel 和 Scharr 函数，通常各自求其 x 和 y 方向的导数，然后通过加权来进行边缘检测。...参考代码 #include #include #include using namespace cv; int main.../scharrImage.jpg",scharrImage); waitKey(0); return 0; } 参考 [OpenCV 之 边缘检测]https://www.cnblogs.com.../xinxue/p/5348743.html [OpenCV3编程入门读书笔记5-边缘检测]https://www.cnblogs.com/justkong/p/7297836.html
矩形检测有什么用？...世界上有各种各样的形状，但机器视觉中我们关注的形状却往往是规则的，比如圆形（OpenCV有霍夫变换函数可以直接检测），椭圆（之前分享过一篇非常棒的博文：开源、快速、高精度的椭圆检测—你值得拥有！）...虽然矩形检测看起来不难，好像是只要定位到四条边判断两两直线夹角就好了，但要做好也不是那么简单的，Code用时方恨少，这篇博文你一定要收藏啊！...分享的开源代码地址： https://github.com/alyssaq/opencv 其算法流程： 1.中值滤波去噪； 2.依次提取不同的颜色通道（BGR）检测矩形； 3.对每一通道使用canny检测边缘或者使用多个阈值二值化...仅依赖OpenCV，linux和windows下的编译都很简单。 再发一下地址： https://github.com/alyssaq/opencv 赶紧试用一下吧，你也能做出一个扫描全能王了～
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。...比如上述公路照片，为了做直线检测，我们可以先转灰度图并进行模糊降噪： import cv2 import numpy as np img0 = cv2.imread('freeway.jpg') #print...再做Canny边缘检测。当然也可以使用其它的边缘检测滤波器。 edges = cv2.Canny(gray, 5 ,100) cv2.imshow("Cimg", edges) ?...最后，由HoughLinesP()检测直线： lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, 1.0*np.pi/180, 120, minLineLength=10, maxLineGap...HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是： 第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。 第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。
OpenCV 自带的HOGDescriptor类可以用来检测人。 下面是一个简单的例子，只使用默认参数。...不尽如人意，检测器好像对人腿情有独钟。下面给它喂一点大长腿： ? ? 这张却只检测到手臂了.......说明它很任性。...foundlocations：检测出的物体的边缘。...foundWeights: 检测窗口得分 hit_threshold：阀值，特征向量和SVM划分超平面的距离，大于这个值的才作为目标返回。...scale0：检测窗口增长参数。 finalThreshold：检测结果聚类参数useMeanshiftGrouping:聚类方式选择的参数 '''
最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘 边缘检测过程的输出如下所示： ?...使用Canny算法的边缘检测输出 请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。...对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。 现在我们的任务已经完成，但还需要进行一些微调。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”
前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）：猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓： 自古深情留不住，总是套路得人心。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是： 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。..., img) #cv2.imwrite("smile.jpg",img) c = cv2.waitKey(0) Ｃ＋＋代码 #include #include
Opencv中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。...= 0 #只检测黑色斑点 #params.blobColor = 255 #只检测白色色斑点 params.filterByArea = True #像素面积大小控制 params.minArea...print("共检测出%d个斑点" %len(keypoints)) #在原图上画出检测到的斑点 im_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(img0, keypoints...plt.subplot(1,1,1) plt.imshow(cv2.cvtColor(im_with_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("OpenCV...可以看到，除了全部的蝌蚪都被检测出来了外，青蛙的眼珠也被检测出来了。当然，后者很容易通过斑点面积过滤掉。
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