Python+OpenCV
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在 Python 中使用 OpenCV 構(gòu)建 Color Catcher 游戲
介紹 你是否曾經(jīng)想在 Python 中使用 OpenCV 創(chuàng)建自己的游戲? 今天我們將構(gòu)建一個名為 Color Catcher 的游戲,該游戲挑戰(zhàn)玩家使用手部跟蹤機制接住從屏幕頂部掉落的彩球。 設(shè)置游戲窗口 構(gòu)建游戲的第一步是使用 OpenCV 設(shè)置游戲窗口
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使用 OpenCV for Android 進(jìn)行圖像特征檢測
android 開發(fā)人員,可能熟悉使用activities, fragments, intents以及最重要的一系列開源依賴庫。但是,注入需要本機功能的依賴關(guān)系(如計算機視覺框架)并不像在 gradl
圖像特征檢測 2023-02-21 -
使用 OpenCV-SeventhSense SOTA 模型進(jìn)行人臉識別
OpenCV 最近發(fā)布了與 SeventhSense 合作的人臉識別 SDK。它是 NIST 人臉識別挑戰(zhàn)賽(2022 年 3 月)的前 10 名模型,速度極快且無需 GPU。在 opencv-seventhsense FR webapp 中,你可以創(chuàng)建一個集合并將組織中的人員聚合到組中
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如何使用 Python比較兩張圖像并獲得準(zhǔn)確度?
本文,將帶你了解如何使用 Python、OpenCV 和人臉識別模塊比較兩張圖像并獲得這些圖像之間的準(zhǔn)確度水平。首先,你需要了解我們是如何比較兩個圖像的。我們正在使用Face Recognition python 模塊來獲取兩張圖像的128 個面部編碼,我們將比較這些編碼
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使用 Python 從視頻片段中確定足球球員球衣的顏色
使用 K-Means 聚類來識別球員球衣顏色足球是世界上最受歡迎的運動。在洪都拉斯,足球能夠吸引大眾的注意力,并在 90 分鐘內(nèi)讓人群陷入情緒的漩渦。多年來,我們看到各種技術(shù)被實施,以獲取有關(guān)比賽內(nèi)事件和球員表現(xiàn)的各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)和信息
Python 2023-01-05 -
使用 Python 的鉛筆素描圖像
圖片在 Python 中表示為一組數(shù)字。所以我們可以進(jìn)行各種矩陣操作來得到令人興奮的結(jié)果。在本教程中,將向你展示如何只用幾行代碼創(chuàng)建“鉛筆”草圖圖像。這個過程非常簡單:1. 灰度圖像2. 反轉(zhuǎn)顏色3. 模糊倒置圖像4. 將減淡混合應(yīng)用于模糊和灰度圖像我們可以為此選擇任何我們想要的圖像
Python 2023-01-03 -
使用 Python 將綠屏背景替換成自定義圖片
你有沒有想過我們?nèi)绾巫约禾鎿Q圖像中的綠屏背景?在這里,將教你如何使用 Python 和 OpenCV 替換具有綠屏背景的圖像。讓我們進(jìn)入正題,首先將拍攝兩張圖像作為我們程序的輸入,一張是綠屏背景的圖像,另一張是將設(shè)置成背景的圖像
Python 2022-12-26 -
在 Python 中使用 cv2 進(jìn)行嗜睡檢測
大家好,在這個博客中,我們將構(gòu)建一個嗜睡檢測應(yīng)用程序,它將檢測視頻中的人是否變得昏昏欲睡。這是一個非常有趣且簡單的項目,代碼甚至不到 80 行,讓我們開始吧看看最終輸出注意——你不會在這里聽到警報聲,
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OpenCV:直方圖均衡
步驟:第 1 步:手動均衡第 2 步:通過使用 OpenCV 函數(shù)什么是圖像直方圖?它是圖像強度分布的圖形表示。它量化了所考慮的每個強度值的像素數(shù)。第 1 步:手動均衡%matplotlib inlinefrom IPython.display import display
OpenCV 2022-12-13 -
OpenCV 對圖像的基本操作
今天要用的照片。nasa.png代碼import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltBLUE = [255,
OpenCV 2022-12-12 -
在 python 中使用 Haar-Cascade 進(jìn)行人臉檢測
介紹在本文中,我們將討論在 OpenCV python 中使用 Haar Cascade(級聯(lián))實現(xiàn)人臉檢測器。識別圖像中的給定對象稱為對象檢測。可以使用多種技術(shù)來完成此任務(wù),但在本文中,我們將使用帶有預(yù)訓(xùn)練 XML 文件的 haar 級聯(lián)
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在 Python 中使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理
任務(wù)描述· 使用 Python 代碼自己創(chuàng)建圖像! 拍攝 2 張圖像,裁剪兩張圖像的一部分并交換它們! 拍攝 2 張圖像并將它們組合成一張圖像。例如拼貼畫。首先,我們將探索有關(guān) Python 中圖像處理和 OpenCV 庫的各種細(xì)節(jié)
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使用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測
使用 OpenCV 和 Python 檢測人臉的一種非常流行且簡單的方法步驟 01我為此使用 Google Colab,首先,請確保你已安裝 OpenCV。你可以使用 pip 安裝它:pip install opencv-python步驟 02請確保這些庫已經(jīng)安裝
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使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人臉
本文將學(xué)習(xí)如何使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人臉。這將是一個非常有趣的博客,讓我們開始吧!我們最終結(jié)果的快照:第 1 步:導(dǎo)入所需的庫· 為圖像操作導(dǎo)入 cv2· 為數(shù)組
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python中的圖像增強技術(shù)
關(guān)鍵詞:- 對數(shù)變換、冪律變換、圖像增強、對比度拉伸數(shù)字圖像處理 (DIP) 對不同類別的圖像執(zhí)行各種操作,例如圖像增強、圖像分析、圖像壓縮、圖像變換等。圖像增強用于對圖像進(jìn)行操作,以提取用戶識別的所需和重要的關(guān)鍵特征,例如:調(diào)整圖像的對比度值
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使用 OpenCV 構(gòu)建文檔掃描儀
介紹在本文中,我們將使用 OpenCV 庫來開發(fā) Python 文檔掃描器。OpenCV 的簡要概述: OpenCV 是一個開源庫,用于各種計算機語言的圖像處理,包括 Python、C++ 等。它可用于檢測照片(例如使用人臉檢測系統(tǒng)的人臉)
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圖像上的 OpenCV 算術(shù)運算
OpenCV 簡介圖像可以進(jìn)行算術(shù)運算,例如加法、減法和按位運算(AND、OR、NOT、XOR)。這些操作可以幫助改善輸入圖像的屬性。圖像算法對于分析輸入圖像的屬性是必要的,可以將操作后的圖像用作增強的輸入圖像,并且可以對圖像應(yīng)用更多操作,以進(jìn)行閾值化、膨脹等
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在 C++ 中使用 OpenCV 對圖像中的對象進(jìn)行扭曲透視
例子。代碼:#include <o(jì)pencv2/imgcodecs.hpp>#include <o(jì)pencv2/highgui.hpp>#include <o(jì)pencv2/imgproc.hpp>#i
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用 OpenCV 檢測貓臉
Python中的OpenCV貓臉檢測代碼使用 OpenCV 的預(yù)訓(xùn)練級聯(lián)分類器可以輕松檢測照片或視頻中的貓臉。完成所有工作的代碼:import cv2cascade = cv2.CascadeClas
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運動檢測技術(shù)(OpenCV 上的代碼)
近年來,運動檢測技術(shù)已成為計算機視覺的重要研究領(lǐng)域之一。視頻序列上已經(jīng)發(fā)明了許多方法,其中一些方法比其他方法更好。在本文中,我們將解釋并在 OpenCV 上實現(xiàn)一些基本方法。1. 幀差分幀差分背后的想法非常簡單
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Flask Web 框架中的 OpenCV 人臉檢測部署
介紹本文,我們將介紹使用 Flask API 部署進(jìn)行人臉檢測。OpenCV 是一個 Python 庫,旨在解決計算機視覺問題。它用于各種應(yīng)用,例如人臉檢測、視頻捕獲、跟蹤移動對象和對象披露。Flask APIFlask 是一個廣泛使用的微型 Web 框架,用于在 Python 中創(chuàng)建 API
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使用 OPENCV Python 進(jìn)行顏色檢測和選擇
在今天的文章中,我們將討論如何使用 OpenCV-python 從圖像或視頻內(nèi)容中檢測和選擇顏色。在開始之前,想指出你需要與本文一起完成的先決條件。首先,考慮到你已經(jīng)了解編程,你需要知道如何在 OpenCV-python 中讀取和顯示圖像
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Python 3 顯示圖像的方法
如果你正在尋找一個庫來幫助你在 Python 中顯示圖像,那么你很幸運。Python 有許多不同的庫可用于顯示圖像。三個最受歡迎的庫是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。到底應(yīng)該選哪一個,還是看自己的個人喜好了
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關(guān)于圖像處理和Python深度學(xué)習(xí)的教程:第二部分
我們將以對比度增強開始第二部分。6、對比度增強某些類型的圖像(如醫(yī)學(xué)分析結(jié)果)對比度較低,很難發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié),如下所示: xray = imread("images/xray.jpg") 
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關(guān)于圖像處理和Python深度學(xué)習(xí)的教程:第一部分
介紹在這篇文章中,我們將學(xué)習(xí)如何執(zhí)行圖像處理。在整篇文章中,我們使用到的庫是Scikit Image;A(chǔ)知識1、什么是圖像?圖像數(shù)據(jù)可能是文本之后最常見的數(shù)據(jù)。那么,電腦如何理解你在埃菲爾鐵塔前的自拍呢?它使用一個稱為像素的小正方形網(wǎng)格
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使用Python的人臉識別系統(tǒng)
介紹人臉識別不同于人臉檢測。在人臉檢測中,我們只檢測了人臉的位置,在人臉識別任務(wù)中,我們識別了人的身份。在本文中,我們將在人臉識別庫的幫助下,使用python構(gòu)建一個人臉識別系統(tǒng)。市場上有許多用于人臉識別的算法
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使用 3 個Python庫的圖像增強
介紹本文中探索三個流行的 Python 圖像增強庫。圖像分類器通常在訓(xùn)練更多的圖像時表現(xiàn)得更好。在圖像分類模型中,一個常見的問題是,模型不能正確地對圖像進(jìn)行分類,只是因為它沒有針對同一圖像的不同方向進(jìn)行訓(xùn)練
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Python中OpenCV的基礎(chǔ)知識
從安裝到基本圖像處理OpenCV 是一個流行的開源計算機視覺庫,可用于不同的編程語言,例如 Python、C++ 和 JavaScript。它提供了一套豐富的工具來處理和分析圖像和視頻,讓你可以從調(diào)整單張圖片的大小到構(gòu)建復(fù)雜的對象識別應(yīng)用程序
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使用OpenCV,構(gòu)建文檔掃描儀
本文將使用 OpenCV,創(chuàng)建一個簡單的文檔掃描儀,就像常用的攝像頭掃描儀應(yīng)用程序一樣。這個想法很簡單,因為我們認(rèn)為文檔是四邊形,我們獲取邊緣的位置并使用它來抓取文檔本身,而忽略無用的圖像背景。簡單的管道:加載圖像>>檢測邊緣和抓取位置>>使用圖像上的位置導(dǎo)入包首先,我們導(dǎo)入處理圖像可能需要的包
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使用Python和docTR提取車輛識別號
VIN(車輛識別號)是一個17個字符的字符串,由數(shù)字和大寫字母組成,用作汽車的指紋。它可以幫助識別任何一輛汽車的壽命,并獲得有關(guān)它的具體信息。該唯一標(biāo)識符在制造過程中打印在車輛的某個位置,以便人們在租車或銷售等過程中需要時讀取
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在OpenCV中使用圖像像素
像素是計算機視覺中圖像的重要屬性。它們是表示圖像中特定空間中光的顏色強度的數(shù)值,是圖像中數(shù)據(jù)的最小單位。圖像中的像素總數(shù)是高度、寬度和通道的乘積。由于OpenCV中的圖像被讀取為像素值的Numpy數(shù)組,因此可以使用數(shù)組切片操作獲取并處理由該區(qū)域的像素表示的圖像區(qū)域
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使用OpenCV進(jìn)行虛擬縮放
介紹OpenCV 徹底改變了整個圖像處理領(lǐng)域。從圖像分類到對象檢測,我們不僅可以使用 OpenCV 庫做一些很酷的事情,而且還可以構(gòu)建一流的應(yīng)用程序。今天我們要實現(xiàn)一個有趣的東西,它是手機或電腦中的一種功能,即圖像縮放
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使用OpenCV在Python中進(jìn)行圖像操作
介紹眾所周知,OpenCV是一個用于計算機視覺和圖像操作的免費開源庫。OpenCV 是用 C++ 編寫的,并且有數(shù)千種優(yōu)化的算法和函數(shù)用于各種圖像操作。很多現(xiàn)實生活中的操作都可以使用 OpenCV 來解決
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使用OpenCV的車輛檢測和計數(shù)系統(tǒng)
概述在本文中,我們將編寫一個車輛計數(shù)和檢測系統(tǒng)。我們將使用OpenCV進(jìn)行所有圖像處理操作,并制作用于分類汽車和公交車的 haar 級聯(lián)分類器,還可以制作你自己的 haar 級聯(lián)分類器。范圍1. 幫助
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如何使用OpenCV和DLIB在圖像上操作人臉?
這是一個關(guān)于如何使用OpenCV和DLIB在圖像上應(yīng)用虛擬唇膏的快速教程。同樣的原理也可以推廣到其他面部特征,比如某人的眼睛、鼻子、下巴……。為了獲得上圖所示的結(jié)果,我們需要執(zhí)行以下一系列步驟:檢測面
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什么是 OpenCV?計算機視覺基本任務(wù)入門
如果你有興趣或計劃做與圖像或視頻相關(guān)的事情,你絕對應(yīng)該考慮使用計算機視覺。計算機視覺 (CV) 是人工智能 (AI) 的一個分支,它使計算機能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中提取有意義的信息,并采取必要的行動
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Python中使用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行人體姿勢
姿態(tài)檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個活躍研究領(lǐng)域。你可以從字面上找到數(shù)百篇研究論文和幾個試圖解決姿勢檢測問題的模型。之所以有如此多的機器學(xué)習(xí)愛好者被姿勢估計所吸引,是因為它的應(yīng)用范圍很廣,而且實用性很強。在本文中,我們將介紹一種使用機器學(xué)習(xí)和 Python 中一些非常有用的庫進(jìn)行姿勢檢測和估計的應(yīng)用
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Python搭建人臉識別考勤系統(tǒng)
介紹在本文中,你將學(xué)習(xí)如何使用 Python 構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)。人臉識別比人臉檢測更進(jìn)一步。在人臉檢測中,我們只檢測人臉在圖像中的位置,但在人臉識別中,我們制作了一個可以識別人的系統(tǒng)!叭四樧R別是驗證或識別圖片或視頻中的人的挑戰(zhàn)
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Python中的快速特征工程
“在任何一種數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境中都很容易找到模式。關(guān)鍵在于確定模式是代表噪聲還是信號!报D奈特·西爾弗本文將介紹將圖像處理作為機器學(xué)習(xí)工作流程的一部分時要遵循的一些最佳實踐。庫import randomf
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用Python和OpenCV為對象檢測任務(wù)實現(xiàn)最流行、最高效的數(shù)據(jù)擴充
數(shù)據(jù)擴充是一種增加數(shù)據(jù)集多樣性的技術(shù),無需收集更多真實數(shù)據(jù),但仍有助于提高模型精度并防止模型過擬合。在本文中,你將學(xué)習(xí)使用Python和OpenCV為對象檢測任務(wù)實現(xiàn)最流行、最高效的數(shù)據(jù)擴充過程。即將
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