`
文章列表

opencv计算机视觉学习笔记八

  第九章 基于opencv的神经网络简介 1 人工神精网络ann   2 人工神精网络的结构 输入层 网络的输入数目 如动物有体重,长度,牙齿三个属性,网络则需要三个输入节点 中间层   输出层 与定义的类别数相同,如定义了猪,狗,猫 ...

opencv计算机视觉学习笔记七

第八章 目标跟踪 1检测目标的移动 基本的运动检测,示例代码如下: import cv2 import numpy as np # 捕获摄像头图像 camera = cv2.VideoCapture(0) # es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10, 10)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) background = None while (True): ret, frame = camera.read() # 将第一帧设为图像的背景

opencv计算机视觉学习笔记六

第七章 目标检测与识别 梯度直方图histogram of oriented gradient 图像金字塔 image pyramid 滑动窗口 sliding window 1 目标检测与识别 AHOG描述符 每个单元包含八个直方图即八个方向(n,nw,w,sw,s,se,e,ne) 尺度 检测目标可能位于较大图像中 位置 检测图像可能位于图像的任意位置 可以使用图像金字塔或是滑动窗口解决 非最大抑制 支持向量机 Svm算法,对于带有标签的训练数据,通过一个优化的超平面对这些数据进行分类 B 检测人 示例代码如下; #!/usr/bin/env ...

opencv计算机视觉学习笔记五

第六章 图像检索以及基于图像描述符的搜索 通过提取特征进行图像的匹配与搜索 1 特征检测算法 常见的特征和提取算法: Harris 检测角点 Sift 检测斑点(blob) 有专利保护 Surf 检测斑点 有专利保护 Fast 检测角点 Brief 检测斑点 Orb 带方向的fast算法和具有旋转不变性的brief算法 特征的定义 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2016/12/5 12:30 # @Author : Retacn # @Site : 检测图像的角点 # @File : ...

opencv计算机视觉学习笔记四

第五章 人脸检测和识别 1 haar级联的概念 2 获取haar级联数据 在opencv源码中data/haarcascades目录下存放了用于人脸检测的xml文件.用于检测静止图像,视频和摄像头中的人脸 用于人脸眼睛 鼻子和嘴的跟踪 haarcascade_profileface haarcascade_smile haarcascade_russian_plate_number haarcascade_upperbody haarcascade_righteye_2splits 3 使用opencv进行人脸检测 3.1 静态图像中的人脸检测 示例代码如下: ...

opencv计算机视觉学习笔记三

第四章 深度估计和分割 1 捕获深度摄像头的帧 深度图 灰度 每个像素都是摄像头到物体表面的距离 毫米 点云图 彩色 每种颜色对应一个维度空间 米 视差图 灰度 每个像素代表物体表面的立体视差 近大远小 有效深度掩模一个给定像素的深度信息是否有效 2 从视差图中得到掩模 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2016/12/1 10:16 # @Author : Retacn # @Site : 深度摄像头数据的处理 # @File : depth.py # @Software: PyCharm __ ...

opencv计算机视觉学习笔记二

第三章 Opencv3处理图像 1 不同色彩空间的转换 计算机视觉中三种常见的色彩空间: 灰度 BGR HSV(hue色调 saturation饱合度 value黑暗程度) 2 傅里叶变换 快速傅里叶变换fft 离散傅里叶变换dft 高通滤波器heigh passfilter 检测图像的某个区域,根据像素和周围像素的亮度差值来提升该像素亮度的滤波器 示例代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2016/11/29 12:23 # @Author : Retacn # @Site ...

opencv计算机视觉学习笔记一

第二章 处理文件 摄像头和图形用户界面 1 基本i/o脚本 读写图像文件 示例代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2016/11/27 12:22 # @Author : Retacn # @Site : 读/写图像文件 # @File : imageReadWrite.py # @Software: PyCharm import cv2 imp ...

opencv_python学习笔记十八

21 opencv的轮廓 常用函数: def findContours(image, #二值单通道图像 mode, #轮廓的检测方式 method, #轮廓的近似办法 contours=None, #要绘制的边缘数组 hierarchy=None, #轮廓个数 offset=None)#轮廓点的偏移量 Mode的检测模式有: Cv2.RETR_EXTERNAL #得到最外面的轮廓 CV_RETR_LIST CV_RETR_TREE method轮廓的近似方法 CV_CHAIN_APPROX_NONE #所有边界点都会被存储 CV_CHAIN_APPROX_SIMP ...

opencv_python学习笔记十七

20 图像金字塔 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 所用函数: def pyrDown(src, #输入图像 dst=None, #输出图像

opencv_python学习笔记十六

19 canny边缘检测 函数原型: def Canny(image, #单通道输入图像 threshold1, #第一个阈值 threshold2, #第二个阈值 edges=None,

opencv_python学习笔记十五

18 图像梯度 图像梯度 图像边界 常用函数 cv2.Sobel()cv2.Scharr()cv2.Laplacian() 1 Sobel算子和

opencv_python学习笔记十四

17 形态学转换 形态学操作: 腐蚀 膨胀 开运算 闭运算 常用函数: cv2.erode()cv2.dilate()cv2.morphologyEx()

opencv_python学习笔记十三

16 图像平滑 通过低通滤波器对图像进行模糊 通过自定义滤波器对图像进行卷积 def filter2D(src, #输入图像 ddepth, #图像深度 kernel, #卷积核,

opencv_python学习笔记十二

15 图像阈值 当像素高于阈值时,给这个像素一个新值(可以是白色),否则给它另一种颜色 不同的阈值方法: cv2.THRESH_BINARY#黑白二值(二值阈值化) cv2.THRESH_BINARY_INV#黑白二值反转(反转二值阈值化)
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics