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RSS订阅原创 基于视觉的服装尺寸自动测量系统
随着互联网技术的日趋成熟，电子商务发展迅速，近年来己经成为社会零售消费的重要渠道之一。服装品类是最早实现线上渗透并且快速增长的品类，网上交易额始终处于霸主地位。相关数据显示，服装网购交易额增长率逐年减缓，一方面表明服装电子商务发展趋向成熟，另一方面也暗示服装电商在发展中遇到了一些瓶颈。实际上，在服装电商高销售额的背后，存在着非常高的退货率。经过调查显示，服装退货大多数原因都是尺码问题。虽然网络购物给人们购买衣服带来便利，尺码问题却一直都是中国甚至是全球的服装电商共同面对的最大问题。
2022-12-15 10:01:04
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原创 OpenCV中利用knn进行数字(0-9)识别--RGB-D相机采集
本章使用一个基于 MINIST 的小型数据集通过OpenCV中的 KNN 方法进行从0到9数字识别，由于数据集小，不能完全识别正确，经测试其识别正确率能达到 90%以上。这数字识别系统基本完成，但其适应性还有所欠缺，比如任意角度书写数字情况也能够高正确率识别。由于笔者能力局限，再加上参与(海南)疫情抗战 导致时间仓促，特此提供本系统的所有工程代码，详细说明步骤，让大家继续深入开发，共同进步。
2022-08-22 21:14:16
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原创 Harris角点检测算法的实现（详细版）
角点被定义为图像边缘曲线上曲率极大值的点或图像亮度变化剧烈的点 ，这些点既保留了图像的重要特征，又有效地减少了信息的数据量。
2022-07-14 12:05:09
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原创 改进的OTSU算法处理光照不均匀图像
无为解决不均匀光照下图像二值化问题,提出一种基于最大类间方差法(OTSU算法)的改进二值化算法,将图片分为明亮区域和阴暗区域两部分,分别计算两部分最大类间方差对应的阈值，通过分析阴暗区域特征，判断每一像素点位于明亮区域还是阴暗区域,从而确定每一点的阈值。实验结果表明,该算法可以解决OTSU算法处理光照不均匀图像丢失信息问题,可广泛应用于光照不均匀条件下的文本图像二值化处理,针对特殊情况较好,相对于其他算法适用性更强。2.利用OTSU算法照片阴暗处的最大间类方差3.判断像素点所处区域
2022-07-13 23:03:10
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翻译 Otsu详细算法解析
OTSU算法又名最大类间方差法,是由日本学者大津展之于1979 年提出,利用整副图像的直方图特性,选择全局阈值T。文字图片和背景通常会出现两个驼峰,确定一个灰度值作为阈值,将灰度值小于阈值的点作为目标,大于等于阈值的点作为背景。遍历整副图像灰度值,选择类间方差最大时对应的灰度值作为阈值,OTSU算法为目前比较好的确定阈值的算法。...
2022-07-13 17:44:05
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原创 OpenCV官方文档中imageSegmentation实例
基于区域分割是将图像按照相似性准则分成不同的区域，主要包括区域增长，区域分裂合并和分水岭等几种类型。OpenCV提供了 分水岭算法函数watershed 和 GrabCut算法函数grabCut，可以快速实现图像的分割。本文是讲述分水岭算法watershed的实例，代码为OpenCV官方文档里。图像分割知识请移步：Opencv(11)——分水岭算法实例_僚机武士的博客-优快云博客_opencv分水岭算法 官方例子...
2022-07-02 15:11:53
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原创 基于OpenCV简易的数字识别
#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include<sstream>#define N 5using namespace cv;using namespace std;Mat testImage;float getDistance(float a[N*N], float b[N*N]){ int i; float distance = 0; for (i...
2021-08-03 09:47:16
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原创 基于OpenCV简易检测硬币个数
背景:在我们生活中常常需要我们用肉眼来计算某些物品的数量,如果通过人工操作会产生:①.效率低下；②.长时间的工作会导致眼睛疲劳导致错误的计算;为此,我们可以使用图像处理来检测方便我们.代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;Mat srcImage; //源图Mat dstImage; //目标图Mat grayIma
2021-08-01 23:21:56
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空空如也
空空如也
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