人脸检测分为两种：一种是基于知识的，一种是基于深度学习的。深度不会学习 人脸识别属于目标检测，主要涉及两个方面： ①先对检测的物体进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立其目标的检测模型 ②用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则则输出匹配的区域，否则什么也不做。 我们看到的图片和计算机不 ...
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2019-09-07 01:17:08
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图像直方图（histogram）是图像的统计学特征，常用于了解图像的基本特征以便分析。不过图像的直方图不具有空间特征。 图像的灰度直方图（histogram），就是将图像转化成灰度图像之后，统计各个像素点的灰度值，绘制成直方图，其横轴是灰度值（0，255），纵轴是该灰度值所对应的像素的数目。对灰度直 ...
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2019-08-17 15:10:17
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PIL系统截图、cv2图片匹配 其中的 mouseClick和mouseMove是我自己定义的操作鼠标函数，采用pywin32写的 ...
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2019-08-15 13:09:23
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import cv2 import numpy as np import sys from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtWidgets import * import datetime class Vide... ...
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2019-07-25 23:28:41
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开操作：图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的；主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可 开操作 = 腐蚀+膨胀 ，输入图像 + 结构元素 作用：用来消除小物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积，提取水平或竖直的线 闭操作：图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形 ...
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2019-06-29 14:33:00
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形态学操作其实就是改变物体的形状，一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。 腐蚀的原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0 膨胀的原理是在原图的小区域内取局部最大值 腐蚀与膨胀的python实现 运行结果如下 可以不进行 ...
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2019-06-29 12:56:33
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OpenCV中经常会测量对象的面积，周长，质心，边界框等 求图形几何矩中心 并求最小外接矩形python实现 运行结果 多边形拟合（应用：选择图片中几何体形状）python实现 ...
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2019-06-29 10:30:24
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霍夫变换不仅可以用来检测直线，同样也可以用来检测圆 python实现 运行结果如下，效果并不是很好，可能是参数设置的不好，利用霍夫变换来检测圆很容易受到噪声的干扰，而且不能检测椭圆，找不到同心圆 cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles ...
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2019-06-28 14:31:49
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霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。 python实现 标准霍夫线变换运行结果 统计概率霍夫线变换运行结果 标准霍夫线变换cv2.HoughLines(image, rho, the ...
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2019-06-28 13:09:11
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模板匹配就是在整个图像区域中发现与给定子图像匹配的小块区域 在OpenCV中，提供了相应的函数完成这个操作: matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置 几种常见的模板匹配算法： ①TM ...
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2019-06-26 19:17:37
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