SimpleBlobDetector_create(params) # 变量轮廓通过外界矩形宽截取每个骰子ROI for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) if w > 100 and h > 100: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) roi = gray[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow("roi",roi) cv2.wait...
当然这是个简单的实例,点数计数也可以用轮廓删选的方法代替,比如大小,宽高比等,本质上和SimpleBlobDetector是类似的,它还可以设置其他参数进行Blob过滤,比如: 具体可以参考这篇文章:https://www.learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c/ 对于骰子识别,传统算法一般需要分割,然后识别,识别还可以用模板匹...
def show_detection(image, faces): """在每个检测到的人脸上绘制一个矩形进行标示""" for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 5) return image # 调用 show_detection() 函数标示检测到的人脸 img_faces_alt2 = show_detection(img...
4.轮廓的边界框 有三种常见的边界框:矩形、圆形、椭圆。 (1)矩形:在图像处理系统中提供了一种叫Rectangle的矩形,不过它只能表达边垂直或水平的特例;OpenCv中还有一种叫Box的矩形,它跟数学上的矩形一致,只要4个角是直角即可。 如果要获取轮廓的Rectangle,可以使用cvBoundingRect函数。 如果要获取轮廓的Box,可以使用cvM...
物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是,这个问题并不是很容易解决。形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用...
net.setInput(blob) outs = net.forward(getOutputsNames(net)) (5)后处理(postrocess) 获取的结果(outs)里面有三个矩阵(out),每个矩阵的大小为85*n,n表示检测到了n个物体,85的排列顺序是这样的: 第0列代表物体中心x在图中的位置(0~1) 第1列表示物体中心y在图中的位置(0~1) 第2列表示物体的宽...
detection exists if len(idxs) > 0: # loop over the indexes we are keeping for i in idxs.flatten(): # extract the bounding box coordinates (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1]) (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3]) # draw a bounding box rectangle and label on the ...
为了执行人脸检测,我们需要从图像中创建一个 blob。 这个blob 有 300×300 的宽度和高度,以适应我们的 Caffe 人脸检测器。 稍后将需要缩放边界框,获取框架尺寸。 执行blob 通过深度学习人脸检测器的前向传递。 我们的脚本假设视频的每一帧中只有一张脸。 这有助于防止误报。 如果您正在处理包含多个面孔的视频,我...
net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers)foriinrange(len(outs)):print('The {} layer out shape is:'.format(i), outs[i].shape) class_ids = [] confidences = [] boxes = [] i =0foroutinouts:fordetectioninout: a =sum(detection[5:])ifa >0:print(detection[5:]) ...
publicJavaFaceDetection(Stringmodel_path,Stringpb_txt_file,floatconf){ this.score_t=conf; this.net=Dnn.readNetFromTensorflow(model_path,pb_txt_file); } publicvoidinfer_image(Matframe){ longstime=System.currentTimeMillis; //推理 Matblob=Dnn.blobFromImage(frame,1.0,newSize(300,300),newScalar(...