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道友老李
提供工业机器视觉解决方案（涵盖光源、相机、镜头、结构、视觉技术等）和自研接近开关传感器（衰减系数1）产品，联系方式：18271933684（同vx）。
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【机器视觉】OpenCV 目标追踪、答题卡识别判卷、光流估计
知乎上有篇文章对目标追踪介绍的非常清晰.目标追踪综述OpenCV上有八种不同的目标追踪算法.BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好。（最低支持OpenCV 3.0.0）MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）KCF Tracker：比BOOSTING和MIL都快，但是在有遮挡的情况下表现不佳。原创 2025-01-12 05:00:00 · 14430 阅读 · 12 评论 -
【机器视觉】OpenCV 人脸检测和车牌识别
**人脸检测**: 在一张图像中判断是否存在人脸并找出人脸所在的位置**人脸识别**: 在人脸检测的基础上收集人脸数据集合进行处理保存信息，将输入人脸与保存的信息进行比对校验，得到是否为其中某个人脸**特征值**: 以某种特定规则对输入源进行处理得到具有唯一性质量化的值，在人脸识别中特征值的提取有HOG-方向梯度直方图 , HAAR-like特征 , LBP-局部二进制模式 三种方法.**分类器**: 根据特征值界定输入事物是否属于已知某种类别的过滤条件组合，未知类别的算聚类器，弱分类器：分类原创 2025-01-12 05:00:00 · 15018 阅读 · 15 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图像的分割与修复
我们绘制灰度图像的梯度图, 可以得到近似下图的梯度走势.梯度低的地方我们可以认为是低洼区或者山谷, 梯度高的地方可以认为是山峰. 我们往山谷中注水, 为了防止山谷中的水溢出汇合我们可以在汇合的地方筑起堤坝, 可将堤坝看做是对图像分割后形成的边界. 这就是分水岭算法的基本原理.它以图像上任一点p为圆心, 半径为sp, 色彩幅值为sr进行不断迭代.经过迭代，将收敛点的像素值代替原来的像素值，从而去除了局部相似的纹理，同时保留了边缘等差异较大的特征。iterCount——迭代次数，必须大于0；原创 2025-01-11 05:00:00 · 14533 阅读 · 46 评论 -
【机器视觉】OpenCV 信用卡数字识别项目
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)建议使用归一化的计算方法会相对公平一些.原创 2025-01-11 05:00:00 · 14737 阅读 · 30 评论 -
【机器视觉】OpenCV 特征点检测和匹配（Harris/Shi-Tomasi角点检测、SIFT关键点检测、SURF/OBR特征检测、暴力/FLANN特征匹配）
特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征检测包括边缘检测, 角检测, 区域检测和脊检测.特征检测应用场景:图像搜索, 比如以图搜图拼图游戏图像拼接原创 2025-01-10 05:00:00 · 14491 阅读 · 32 评论 -
【机器视觉】OpenCV 车辆统计项目
OpenCV 车辆统计项目：## 涉及到的内容- 窗口的展示- 图像/视频的加载- 基本图像的绘制- 车辆识别 - 基本图像运算与处理 - 形态学 - 轮廓查找## 整体流程1. 加载视频2. 通过形态学识别车辆3. 对车辆进行统计4. 显示车辆统计信息原创 2025-01-10 05:00:00 · 14898 阅读 · 44 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图像金字塔（高斯、拉普拉斯）和直方图
图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。常见两类图像金字塔。原创 2025-01-09 05:00:00 · 14594 阅读 · 25 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图像轮廓（查找/绘制轮廓、轮廓面积/周长、多边形逼近与凸包、外接矩形）
图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。用于图形分析物体的识别和检测为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。原创 2025-01-09 05:00:00 · 17704 阅读 · 38 评论 -
【机器视觉】OpenCV 形态学（二值化、腐蚀、膨胀、开/闭运算、顶帽/黑帽操作）
什么是形态学指一系列处理图像形状特征的图像处理技术形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。这些处理方法基本是对二进制图像进行处理, 即黑白图像卷积核决定着图像处理后的效果形态学常用基本操作有:膨胀和腐蚀开运算闭运算顶帽黑帽。原创 2025-01-08 05:00:00 · 14454 阅读 · 11 评论 -
【机器视觉】OpenCV 滤波器（卷积、方盒/均值滤波、高斯滤波、中值/双边滤波、sobel/scharr/拉普拉斯算子、边缘检测Canny）
【机器视觉】OpenCV 滤波器（卷积、方盒/均值滤波、高斯滤波、中值/双边滤波、sobel/scharr/拉普拉斯算子、边缘检测Canny）原创 2025-01-08 05:00:00 · 15421 阅读 · 16 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图像基本变换
机器视觉（Machine Vision）是一门跨学科的领域，它结合了计算机科学、图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识和技术。其主要目标是让计算机系统能够“看”并理解它们所捕捉到的视觉信息，从而实现自动化决策和操作。机器视觉广泛应用于工业制造、医疗诊断、自动驾驶、安防监控、机器人导航等众多行业。原创 2025-01-07 05:00:00 · 14409 阅读 · 12 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图像的算术与位运算
图片就是矩阵, 图片的加法运算就是矩阵的加法运算, 这就要求加法运算的两张图shape必须是相同的.原创 2025-01-07 05:00:00 · 15342 阅读 · 14 评论 -
【机器视觉】OpenCV 基础知识和绘制图（RGB、BGR、HSV、HSL、YUV、Mat）
- OpenCV用的最多的色彩空间是HSV.- Hue: 色相, 即色彩, 如红色, 蓝色. 用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°- Saturation: 饱和度, 表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。原创 2025-01-06 05:00:00 · 16169 阅读 · 14 评论 -
【机器视觉】OpenCV 图片&视频的加载和显示
机器视觉（Machine Vision）是一门跨学科的领域，它结合了计算机科学、图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识和技术。其主要目标是让计算机系统能够“看”并理解它们所捕捉到的视觉信息，从而实现自动化决策和操作。机器视觉广泛应用于工业制造、医疗诊断、自动驾驶、安防监控、机器人导航等众多行业原创 2025-01-05 05:00:00 · 14792 阅读 · 15 评论