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目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。 让我们对视频流也可以进行同样的操作。为此，我们将构建以下管道：首先，我们需要捕获视频流。该管线任务将从视..
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中，我们将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！让我们简短介绍一下，直接进入令人兴奋的实操环节。 要求 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可..
近期小白学视觉公众号推出了多篇Python+OpenCV实战项目的文章，深受小伙伴们的喜爱。最近有小伙伴推荐，希望可以讲经典的项目整理一下，集成手册，便于小伙伴在日常的学习中使用。于是小白挑选了#OpenCV的应用#专栏中的52篇经典内容，集结成册，..
近年来，对象检测引起了广泛的关注。从智能手机到交通监控，目标检测已遍及每个领域。时间和准确性是对象检测中的关键约束。目标检测算法的成功取决于其特征表示技术和学习算法，后者仅关注图像的关键部分。在本文中，我们将研究一种技术“使用简单..
同形转换我们所常见的都是以这样的方式来处理图像：检测斑点，分割感兴趣的对象等。我们如何将它们从一种形式转换为另一种形式来处理这些图像呢？通过单应矩阵快速转换图像可以实现这个需求。 单应性 单应性，也被称为平面单应性，是两个平面之..
介绍 跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前..
这篇文章概述了用于构建面部关键点检测模型的技术，这些技术是Udacity的AI Nanodegree程序的一部分。 概述 在Udacity的AIND的最终项目中，目标是创建一个面部关键点检测模型。然后将此模型集成到完整的流水线中，该流水线拍摄图像，识别图像中..
在本文中，我们将学习长时间曝光摄影技术，以及如何使用Python和OpenCV（开源计算机视觉库）对其进行仿真。一、什么是“长时间曝光“？ 直接来自维基百科：长时间曝光，时间曝光或慢速快门摄影涉及使用长时间快门速度来清晰地捕获图像的静止..
山区和地形图中海拔高的区域划出的线称为地形轮廓，它们提供了地形的高程图。这些线条可以手动绘制，也可以由计算机生成。在本文中，我们将看到如何使用OpenCV在简单图像上绘制轮廓线。findContours函数： OpenCV为我们提供了“ findContours..
我们已经练习了很多图像处理——操作图像（精确地说是图像矩阵）。为此，我们探索了图像的均衡方法，以便在一定程度上增强对比度，以使被处理的图像看起来比原始图像更好，这种技术称为直方图均衡化。 通常，发生的情况是在捕获图像时，它与自然..
在本文中，我们将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型，最好的降噪模型之一。 程序可以判断图像是否有噪点吗？这应该是一个很有创意的想法，因为我们的降噪模型不够智能，无法计算出噪声。我们必须自己确..
在此文章中，我将解释如何在Python中设置对IP摄像机流的访问。首先，必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。可以使用某些网络扫描实用程序（例如在linux上的arp-scan）找到摄像..
利用轮廓检测物体可以看到物体的各种颜色，在这种情况下放置在静态和动态物体上。如果是统计图像，则需要将图像加载到程序中，然后使用OpenCV库，以便跟踪对象。每当在框架中检测到物体时，都会为该物体绘制轮廓，该轮廓将代表物体的轮廓。下一步..
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