一、准备工作 在开始前,请确保你已经安装了以下库: pipinstallopencv-python opencv-python-headless numpy 1. 二、物体识别的基本流程 物体识别大致分为如下几个步骤: 数据收集:获取训练样本。 数据预处理:对数据进行标准化、裁剪、增强等操作。 模型训练:使用一个机器学习或深度学习算法对数据进行训练。 模型评估:...
1.目标检测 (1)什么是目标检测? 判断一副图像或者视频的一帧存不存在目标物体,例如检测一幅图片中有没有花,有 没有人脸,或者检测一段视频中行驶过的车辆、行人等 检测完成后,也可以继续往深做目标识别,例如判断检测出的车是什么车,检测出的人脸是谁等等,在今后机器学习算法以及深度学习、人工智能的发展下,对...
五、进行轮廓识别与绘制 进行完图片处理后就可以利用opencv提供的轮廓识别函数进行轮廓识别了 defdraw_shape(img1,img2):contours,hierarchy=cv2.findContours(img1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)cv2.drawContours(img2,contours,-1,(0,0,255),3) 轮廓识别函数原型:cv2.findContours(img, mode, method) ...
第48行构建一个文本字符串,其中包含形状轮廓的数量。计算这张图像中物体的总数就像检查轮廓列表的长度一样简单。 结果如下图所示: 使用OpenCV计算轮廓就像找到轮廓然后调用len(cnts)一样简单。 侵蚀和扩张 腐蚀和膨胀通常用于减少二值图像中的噪声(阈值化的副作用)。 为了减小前景对象的大小,我们可以通过多次迭代来削...
OpenCV中有一些函数，尤其是在calib3d模块中，如CV :: projectPoints函数,可以将 2D或3D像素点值转换成...
OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓 第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓 第四个参数是轮廓线条的颜色 第五个参数是轮廓线条的粗细 ...
本次用到了OpenCV的两个程序,分别是opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe,分别用来创建样本文件和训练级联分类器。 准备训练数据 正样本 正样本就是你要检测的东西,比如说香蕉、车牌、酒瓶、红绿灯等等,你可以找相关的数据集,或者自己手动截图,只取你想要识别的那部分,下面我给了一个小程序用来将你截取...
准备大量含有以及不含待识别物体的图片 创建含有待识别物体图片的向量文件(指定待识别物体在图片中的位置) 训练分类器 实现 下载安装opencv完整包,里面有要用的工具(opencv_createsamples等) 要识别的veno! 准备大量图像作为“消极”数据(我准备了3000+),所有图像的size要一样,我resize成了(300,300) 创建消极图像...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓;cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系;cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上一层为外边界,内层为内孔的边界。