让电脑去识别图像的技术,叫计算机视觉,英文缩写CV. CV的大概可以分为两步: 1)目标检测,即把目标位置从背景图片里画出来, 2)目标识别,识别画出来的目标是什么。 人脸识别 把人的面部从图片中框出来,就是人脸检测:常用的算法是Haar小波分类器。 识别框出来的人脸是谁,就是人脸识别:常用的算法是CNN,它是深度学习...
经过分水岭算法，输出的markers图像中标记为-1的像素点即为瓜子对象的边缘，0、1都是背景，从数值2开始的值代表每一个瓜子。把每一个瓜子从原图里面抓取出来(没有了原图的背景)，在每一个瓜子的质心添加顺序号，再画出每一个瓜子的轮廓线，与人数出来的一个不差！机器视觉，确实很神奇！下图就是计算机自动数出...
图像分割和特征提取、模式识别基础知识和两种重要的模式识别算法,支持向量机 (SVM) 和深度神经网络(DNN) 深度神经网络面部检测和识别 在图像上检测人脸的不同技术,从使用具有 Haar 特征的级联分类器的更经典算法到采用深度学习的新技术 网络视觉 使用OpenCV.js 为 Web 开发计算机视觉算法的新方法,OpenCV.js 是用于 ...
一、C++基础（3个月）1、面向对象的三大特性：封装、继承、多态 2、类的访问权限：private、protected、...
从图像处理到目标检测和图像识别,我们可以利用OpenCV库提供的函数和工具来完成各种计算机视觉任务。无论是开发图像处理算法还是设计图像识别系统,C语言都是一个强大而高效的工具。 然而,本文只是浅尝辄止,计算机视觉是一个庞大而复杂的领域,还有许多其他的技术和算法等待我们去探索和实践。希望本文能为读者提供一些启示,并...
(OpenCV是Intel开源计算机视觉库其核心由一系列C函数和少量C++类构成) 引言 前面对机器视觉的硬件做了一些系统的总结: 机器视觉——(一,光源) 机器视觉——(二,相机) 机器视觉——(三,镜头) 本篇就软件部分,对机器视觉的算法处理进行大致概括分析。
一方面,编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识,算法的实时性未达到实用要求;另一方面,视觉SLAM生成的地图(多数是点云)还不能用来做机器人的路径规划,需要科研人员进一步的探索和研究。以下,我会介绍SLAM的历史、理论以及实现的方式,且主要介绍视觉(Kinect)的实现方式。2. SLAM问题SLAM,全称叫做Simultaneous Locali 4、...
计算机视觉算法与应用概述 计算机视觉是人工智能领域一个重要的分支,它使得计算机能够“看”与“理解”图像或视频中的内容。随着深度学习技术的迅猛发展,计算机视觉的应用范畴也越来越广泛,包括人脸识别、物体检测、图像分类、自动驾驶等。本文将探讨几个基本的计算机视觉算法,并结合代码示例进行讲解。
分割的程度主要取决于人们想要解决的问题,当感兴趣的区域或对象已经被区分出来,分割就算完成。图像分割是图像处理中的重要问题,也是计算机视觉研究中的一个经典难题。计算机视觉中的图像理解包括目标检测、特征提取和目标识别等,都依赖于分割的质量。 目前,图像分割算法一般是围绕亮度值的两个基本特性设计的:不连续性和...
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。