1. 人脸识别系统:使用OpenCV进行人脸检测和识别,可以应用于安全监控、人脸解锁等场景。 2. 图像水印处理:使用OpenCV对图像进行水印添加或去除,可以应用于版权保护或图像修复。 3. 图像质量评估:使用OpenCV对图像进行质量评估,包括图像清晰度、对比度、亮度等指标的计算。 4. 图像分割:使用OpenCV进行图像分割,将图像分成...
opencv行人检测模型结果评估 hogsvm行人检测优缺点 一、HOG算法 fast-hog源码实现流程整理xmind HOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征,HOG能较好的捕捉到局部形状信息,而且对几何以及光学的变化有很好的不变性。 缺点:在于不能处理关于遮挡的问题,对于物体方向改变或者人体姿势幅...
自适应特征检测: 支持自适应阈值和非最大抑制,提供更鲁棒的特征检测结果。 1.9 objdetect.目标检测 对象检测: 提供基于Haar级联分类器(Haar Cascade)的对象检测功能,如人脸检测、眼睛检测、车牌检测等。 提供基于LBP(局部二值模式)级联分类器的对象检测。 HOG特征和SVM检测: 使用Histogram of Oriented Gradients(HOG)...
原始图像被裁剪为检测到的面部矩形,并且该裁剪的图像反馈送到最终识别该人的面部识别算法。特征检测器的定位器就像面部检测器。描述子类似识别器。 只有当我们知道两个图像中的对应特征时,才能计算出与两个图像相关的单应性。因此,使用匹配算法来查找一个图像中的哪些特征与另一图像中的特征匹配。为此,将一个图像中...
提高果实检测和测量的准确性:基于OpenCV的果实检测与果径测算系统可以利用计算机视觉技术对果实进行精确的识别和测量,避免了人为因素对结果的影响,提高了检测和测量的准确性。 促进果实质量评估和品种改良:果实的数量、大小、形状和颜色等特征对于果实的质量评估和品种改良非常重要。基于OpenCV的果实检测与果径测算系统可以...
Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于:Opencv HOG行人检测源码分析(一)和HOG:从理论到OpenCV实践 零、行人检测综述 行人检测、跟踪与检索领域年度进展报告 行人检测,就是将一张图片中的行人检测出来,并输出bounding box级别的结果。而如果将各个行人之间的轨迹关联起来,就变成了行人跟踪。而...
YOLO系列属于单阶段目标探测器,与RCNN不同,它没有单独的区域建议网络(RPN),并且依赖于不同尺度的锚框。 架构可分为三个部分:骨架、颈部和头部。利用CSP(Cross-Stage Partial Networks)作为主干,从输入图像中提取特征。PANet被用作收集特征金字塔的主干,头部是最终的检测层,它使用特征上的锚框来检测对象。
(2) 特征描述子 上述步骤中的定位器只能告诉我们有趣的点在哪里。特征检测器的第二部分是特征描述子,它对点的外观进行编码,以便我们可以分辨不同的特征点。在特征点评估的特征描述只是一个数字数组。理想情况下,两个图像中的相同物理点应具有相同的特征描述。ORB使用名为BRISK的特征描述子。详细信息见: ...
使用OpenCV进行模糊检测 现在我们已经编写了detect_blur.py脚本,让我们尝试一下。打开一个shell并发出以下命令: $ python detect_blur.py--images images 这张照片的计算值是83.17,低于我们的阈值100;因此,我们正确地将该图像标记为模糊。 这幅图像的计算值为64.25,这也使得我们将其标记为“模糊”。
在OpenCV中进行高效的图像搜索和检索通常使用以下步骤:1. 特征提取:使用特征提取算法(如SIFT、SURF、ORB等)从图像中提取出关键点和描述子。2. 特征匹配:将查询图像的特征描述子...