关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive ...
原文链接:https: blog.csdn.net liqiancao article details 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率。原图片举例 将红色矩形框部分裁剪出来 : step :加载图 ...
2018-05-17 10:48 0 6382 推荐指数:
关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive ...
如下图: 提取后: 这里可以加载网络摄像头对视频图像进行逐帧处理动态检测,在图书馆,我手机上模拟的网络摄像头和电脑不在同一热点,这里就直接拍了张照片进行测试。 ①原图片太大了,对图像缩小一点 ②对图像进行预处理,包括转换为灰度图像,高斯模糊 ...
使用模板匹配在图像中寻找物体 模板匹配 模板匹配就是用来在大图中找小图,也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置: opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单,就是不断地在原图中移动模板图像去比较,有6种不同的比较方法,详情可参考 ...
内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 ...
今天,我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例,视频中主要有三个颜色物体,我们只检测红色和绿色的球状物体,如下图所示: 第一步需要打开视频(或者摄像头): cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件 # cap ...
在我们的程序中,我们要提取的是一个蓝色的物体。下面就是就是我们要做的几步: • 将图像转换到HSV 空间 • 设置HSV 阈值到蓝色范围。 • 获取蓝色物体。 原图片如下: 我们需要从其中提取出蓝色的部分并显示出来。我们需要使用这样几个函数: cv2.cvtColor():将载入 ...
原文链接:https://blog.csdn.net/cike14/article/details/50649811 效果图 ...
这次区别于证件照,我试着编写了一下在复杂背景下分离纯色物体的系统,因为只是简单的编程,所以结果有待优化,先分析一下实验环境: 这次的背景杂乱,虽然主体是粉色主导,但是因为光照不统一,色域跨度较大,倒影中也有粉色痕迹,杯壁上有花纹,这种情况下边缘检测误差很大。 为了让计算机更好的识别主体颜色 ...