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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..
假设你是一名在超市工作的员工,被要求在商店里四处走动,检查需要重新进货的货架。但是,超市有时会有多个区域来存放一种特定的产品,所以要跟踪购物者购买产品的确切位置并不容易。最重要的是,报告库存的空货架空间可能非常耗时,而且总是存..
一、概述 计算机视觉领域一直是一个活跃的研究领域,在本文中,我们让设备实时与其应用程序(对象检测)相结合并运行。 二、硬件 设备:程序将在其上运行,由于该设备将安装在手杖上,并且可以实时工作,因此可以使用智能手机或 Raspber..
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