
图像识别
红叶骑士之初
这个作者很懒,什么都没留下…
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联宝盒子,跨盒子运行打包二进制文件出现问题记录
联宝盒子,跨盒子运行打包二进制文件出现问题记录原创 2022-06-28 15:41:59 · 344 阅读 · 0 评论 -
切换算法,实效问题
三个盒子,其中两个盒子切换算法没有问题,第三组盒子,切换算法,循环中断。具体如下:车牌识别-------》人脸识别从上可以看出:到了【face】....003这里不往下走了,取人脸特征这步中断了,只有重新打点日志看看,并保存图片,是不是图片本身有问题,还是取特征库本身有问题。人脸识别-------》车牌识别从上可以看出:到了【lpr】....003这里不往下走了函数本身肯定没有问题,那可能就是图片有问题了。保存图片image,看看。...原创 2022-02-09 16:54:21 · 297 阅读 · 0 评论 -
(二)情感识别调用API
import requestsimport base64url = 'https://api.yimei.ai/v2/api/face/analysis/1073741824'client_id = "ac80f9d866da8111"client_secret = "c17f3c9988364ef24c9355fab26dd111"authorization = 'Basic ' + str(base64.b64encode((client_id + ':' + client_secret).原创 2021-09-24 15:41:09 · 254 阅读 · 0 评论 -
2021-05-12 轻量级人脸检测模型训练和测试
[English](https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB) | [中文简体](https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB/blob/master/README_CN.md )# Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB# 轻量级人脸检测模型 ,转换格式需要用到caffe里的项目convert_mnist...原创 2020-10-29 14:19:08 · 323 阅读 · 0 评论 -
Wider Person拥挤场景行人数据集
Wider Person拥挤场景行人数据集数据集详情:多种场景比较拥挤场景的行人检测数据集,包含13382张图片,共计40万个不同遮挡程度的人体。应用项目:人体检测数据集地址:http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/sfzhang/WiderPerson/因为工作原因,会搜集大量的各类公开应用场景数据集,如果有同学需要其他场景或者其他项目的,也可以留言,或者发送邮件到jiangdabai@126.com,也会将对应的数据集更新到此处。WiderPe...原创 2020-06-24 09:26:54 · 3311 阅读 · 3 评论 -
Wider Face人脸数据集
数据集详情:香港中文大学发起的,包含3万张图片共40万张人脸。应用项目:人脸检测数据集地址:http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/WiderFace_Results.html人脸应用:中国香港大学信息工程系多媒体实验室结果我们采用与PASCAL VOC数据集相同的评估指标。如果检测到的区域与带注释的面区域的交集的比率大于0.5,则为检测到的区域分配1分,0分否则,进一步评估程序的细节可以在我们的论文中找到。评估代码下面提供了生成PR..原创 2020-06-24 09:21:46 · 6028 阅读 · 0 评论 -
Hog源码分析
利用opencv提取字符的Hog信息源码添加注释前,字符的Hog信息如下:opencv hog计算的梯度信息[0.33033395, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.33033395, 0.3601298, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.3601298, 0.3601298, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.3601298, 0.36012...原创 2020-01-17 10:22:03 · 418 阅读 · 0 评论 -
二次拍摄后的得到测试样本,识别效果
样本背景:摄像头拍摄的图片,被本公司的摄像头再次拍摄该图片,得到的二次图片识别结果如下:0全对*******真实:DOSR1013,**********预测:DOSR10131全对*******真实:LUNTO10,**********预测:LUNTO102全对*******真实:LUNPX175,**********预测:LUNPX1753全对*******真实:LUNDS1...原创 2020-01-14 17:34:34 · 685 阅读 · 0 评论 -
图片处理之------------------干扰点去除处理
原创 2020-01-10 19:23:29 · 1072 阅读 · 0 评论 -
opencv------之减法置0操作
遍历每一个像素点,小于 < 0 的,置0处理,如下图所示。Mat mat1(5, 5, CV_8U, cv::Scalar(1)); Mat mat2(5, 5, CV_8U, cv::Scalar(1)); mat1.at<uchar>(0, 0) = 255; mat1.at<uchar>(0, 1) = 0; mat1.at<uchar>...原创 2019-10-24 09:03:35 · 894 阅读 · 0 评论 -
Demo2:图片人体检测 (图片hog参数,效果还可以了)
#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("11.jpg"); vector<Rect> found, found_filtered; cv::HOGDescriptor people_dectect_hog; people_decte...原创 2019-03-06 17:23:17 · 558 阅读 · 0 评论 -
detectormorph.cpp源码解读
Mat M = getRotationMatrix2D(PlateRect.center, PlateRect.angle, 1.0); //表示旋转的中心点 表示旋转的角度 图像缩放因子 warpAffine(frame_gray_cp, rotated, M, frame_gray_cp.size(), INTER_CUBIC); //Crop area aro...原创 2019-04-18 15:10:43 · 165 阅读 · 0 评论 -
在ARM-Linux下实现车牌识别(二)------车牌识别
之前说到,把车牌区域提前出来后,就可以着手识别程序了。先使用SVM判断是不是车牌。这里为了提高运行速度,板子资源有限,程序里我把svm训练部分注释掉了,假设每次都能找到车牌,实际使用时,还是要加上svm的。然后对图像进行分割,我们的分类器只能对数字一个一个地识别,所以把每个数字分割出来,每个字符归一化为20*20的字符。基本思想是先用findContours()函数把基...原创 2019-04-04 15:56:38 · 550 阅读 · 0 评论 -
在ARM-Linux下实现车牌识别(一)------车牌提取
最近在弄车牌识别这个项目,对于机器视觉有些了解的人都知道,这个东西算是比较成熟了,在书里也有代码。网上能找到的资料也比较多,所及借着这个机会在ARM开发板上实现以下车牌识别。反正对于神经网络这些什么的我是不知道了,所以代码也是网上借鉴了的,我稍微整理注释了下。先放下移植opencv的步骤:移植opencv到嵌入式arm详细过程第一步做的就是车牌提取:代码如下:#include &...原创 2019-04-04 15:54:12 · 970 阅读 · 0 评论 -
图像方面面试问题汇集
图像方面1、opencv遍历像素的方式?2、LBP原理?3、HOG特征计算过程,还有介绍一个应用HOG特征的应用?4、opencv里面mat有哪些构造函数?5、如何将buffer类型转化为mat类型?6、opencv如何读取png格式的图片?(我貌似记得opencv不能读取png格式的图片,好像每种格式图片的表头不一样,需要转化,给他说了半天他,他也没明白)7、open...原创 2019-04-04 11:51:05 · 978 阅读 · 0 评论 -
OpenCV优化:图像的遍历4种方式
OpenCV优化:图像的遍历4种方式我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。一、遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j)Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点。下面我们...原创 2019-04-04 11:48:47 · 742 阅读 · 0 评论 -
Demo3:视频人体检测
#include <iostream>#include <string>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2...原创 2019-03-06 17:24:52 · 1726 阅读 · 0 评论 -
Demo1:视频人体检测
/*#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("1.jpg"); imshow("测试图片",img); waitKey(50); return 0;}*//*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...原创 2019-03-06 17:21:10 · 1121 阅读 · 0 评论 -
功能2:播放视频 + 摄像头视频
#include <opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){ //读入视频 //VideoCapture capture("face.mp4"); VideoCapture capture(0); //循环显示 while(true) { Mat frame;...原创 2019-03-06 13:15:20 · 536 阅读 · 0 评论 -
功能1:人脸检测,效果不好,基本上一般判断错误。
//功能:人脸检测,效果不好,基本上一般判断错误。#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;string xmlPath = "E:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcas...原创 2019-03-06 11:29:57 · 327 阅读 · 0 评论 -
python图像处理---python的图像处理模块Image
https://blog.youkuaiyun.com/jiaoyangwm/article/details/79293272【python图像处理】python的图像处理模块Image 版本信息:2.7.11环境:windows 7 64位系统编辑器:PyCharm运行工具:PyCharm文件地址:D:\phpStudy\WWW\python\Image一、引入图像模块1...原创 2019-02-11 21:09:21 · 1201 阅读 · 0 评论 -
ITK4.12+VS2015配置详解
https://blog.youkuaiyun.com/yu253/article/details/78412307InsightToolKit(以下简称ITK)是一个开放源码、面向对象的软件系统,提供了一个医学图像处理、图像分割与配准的算法平台。我们在使用ITK时,首先就是要对ITK的源码进行编译,接下来笔者就详细介绍一下ITK的编译过程。我们这里以最新的VS2015+ITK-4.12.2+CMake-...转载 2019-01-28 14:40:10 · 396 阅读 · 0 评论 -
浙大博士生刘汉唐:带你回顾图像分割的经典算法 | 分享总结
文章介绍:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591021787647268821&wfr=spider&for=pc视频介绍:http://www.mooc.ai/course/414/learn?lessonid=2266#lesson/2266 雷锋网AI科技评论按:图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术...转载 2019-01-24 10:22:03 · 440 阅读 · 0 评论 -
OpenCV 中boundingRect、minAreaRect的用法区别
当得到对象轮廓后,可用boundingRect()得到包覆此轮廓的最小正矩形,minAreaRect()得到包覆轮廓的最小斜矩形。1)Rect boundingRect(InputArray points)points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat。返回包覆输入信息的最小正矩形。如下图:2)RotatedRect minAreaRect(InputArr...原创 2019-04-18 15:16:24 · 6988 阅读 · 1 评论 -
libfacedetection 余老师的人脸检测
https://github.com/ShiqiYu/libfacedetectionlibfacedetectionThis is an open source library for CNN-based face detection in images. The CNN model has been converted to static variables in C so...原创 2019-04-18 17:49:38 · 1650 阅读 · 0 评论 -
车牌识别
建立自己的自动车牌识别系统。有兴趣学习如何自动识别和识别图像中的车牌?没问题,我已经介绍过了-pyimagesearch gurus有一个完整的模块专门用于构建定制的ANPR系统。自动车牌识别(也称为自动车牌识别,简称ANPR)包括三个主要步骤:步骤1:在图像中查找车牌。步骤2:从车牌上分割每个单独的字符。步骤3:识别和识别每个字符。Build your ownAu...原创 2019-04-19 10:56:41 · 463 阅读 · 0 评论 -
字符识别之----------resize后增加二值化操作,提高字符识别正确率
步骤:从原图中扣出字符,但是我们需要把字符resize 20*20 大小 把resize后的图片拿去识别,发现,有的识别错误,比较图片发现,resize后的图片,有部分像素点丢失了改进步骤从原图中扣出字符,但是我们需要把字符resize 20*20 大小 把resize图片进行二值化操作 二值化后图片拿去识别,发现识别正确void resize_opencv()...原创 2019-07-05 18:19:31 · 913 阅读 · 0 评论 -
目标检测——opencv cascade训练的一般使用流程与常见问题
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32864683/article/details/79694266opencv在2.4.0之后推出了能够支持HARR、LBP、HOG三种特征的供cascade分类算法训练的程序,可以在opencv的bin文件目录下找到该opencv_traincascade.exe程序以及用来创建样本的opencv_createsamples.exe程...转载 2019-05-12 22:33:39 · 519 阅读 · 0 评论 -
开运算—闭运算
转载:https://blog.youkuaiyun.com/hanshanbuleng/article/details/80657148如果不了解腐蚀与膨胀原理的同学那请看我前一期博客哦!)1.开运算 开运算 = 先腐蚀运算,再膨胀运算(看上去把细微连在一起的两块目标分开了) 开运算的效果图如下图所示: 开运算总结: (1)开运算能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而总的位置和形状不便。...原创 2019-05-14 16:46:20 · 2405 阅读 · 0 评论 -
EasyPR--开发详解(2)车牌定位
这篇文章是一个系列中的第三篇。前两篇的地址贴下:介绍、详解1。我撰写这系列文章的目的是:1、普及车牌识别中相关的技术与知识点;2、帮助开发者了解EasyPR的实现细节;3、增进沟通。 EasyPR的项目地址在这:GitHub。要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章。 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我...原创 2019-05-09 08:53:06 · 328 阅读 · 0 评论 -
EasyPR--开发详解(7)字符分割
大家好,好久不见了。 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了。要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”。图1 我想去看看 在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验。不过由于各种原因,博主又回来了。 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研。而研究的方向主要是计算机视觉。图2 科研就是不断的探索过...原创 2019-05-09 08:44:07 · 455 阅读 · 0 评论 -
车牌识别 LPR-----字符分割
字符分割 在知道了车牌字符的规律之后,可以根据车牌的特点对字符进行分割。一般最容易想到的方法就是根据车牌投影、像素统计特征对车牌图像进行字符分割的方法。是一种最常用的、最基本的、最简单的车牌字符分割方法。它的精髓是对车牌图像进行逐列扫描,统计车牌字符的每列像素点个数,并得到投影图,根据车牌字符像素统计特点(投影图中的波峰或者波谷),把车牌分割成单个独立的字符。 图像的边缘信息一般都是高...原创 2019-05-09 08:36:51 · 9000 阅读 · 2 评论 -
黄色-图片识别引擎的一些心得
黄色-图片识别引擎的一些心得博客分类: 图像识别、机器学习、数据挖掘ITeye领域模型黄色-图片自动识别是一个涉及到图像处理、模式识别、机器学习、统计概率的综合领域,其关键技术包括:皮肤检测、人脸检测、连通区域分析、贝叶斯分类、支持向量机等等 第一步是皮肤检测。 肤色检测并不像我们想象那样简单,要做到不同光照下的肤色识别,并不是只要指定一个所谓的“肉色”转载 2016-08-28 09:25:44 · 20238 阅读 · 2 评论