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OpenCV行人檢測--基于米爾全志T527開發(fā)板
本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板（米爾基于全志 T527開發(fā)板）的OpenCV行人檢測方案測試。摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗
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基于樹莓派的目標(biāo)檢測使用TensorFlow和OpenCV
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠在一張圖像中識別多個(gè)物體的綜合機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。然而，隨著深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)識別系統(tǒng)的最新進(jìn)展，開發(fā)這種多目標(biāo)識別系統(tǒng)變得更加容易。在這里，我們將使用TensorFlow和OpenCV與樹莓派構(gòu)建對象檢測模型。
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基于OpenCV的機(jī)器人分揀系統(tǒng)設(shè)計(jì)
摘要:隨著電商平臺的發(fā)展,快遞行業(yè)的整體規(guī)模迅速壯大,在物流成交量比較高的狀態(tài)下,極容易出現(xiàn)"錯(cuò)件"分揀、快遞分揀速度慢等問題,將嚴(yán)重影響快遞包裹分揀。現(xiàn)對工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)的性能、功能等方面進(jìn)行研究,用機(jī)械臂代替人工分揀,設(shè)計(jì)出一種基于OpenCV圖像識別的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng),進(jìn)一步提升了工業(yè)機(jī)器人分揀水平。
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基于機(jī)器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
摘 要 ：為解決制鞋行業(yè)中噴膠精度不高、靈活性差、生產(chǎn)效率低的問題，設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件由工業(yè)攝像頭、工控機(jī)及路由器構(gòu)成，軟件則采用圖像識別庫 OpenCV 與圖形界面應(yīng)用程序開發(fā)框架 Qt 編程實(shí)現(xiàn)，并部署在 Linux 操作系統(tǒng)上運(yùn)行。經(jīng)實(shí)際測試，該系統(tǒng)可針對不同類型鞋模噴膠，具有較高的靈活性，對于位置擺放不一的鞋模亦可噴涂，精確度高，達(dá)到了提高制鞋企業(yè)生產(chǎn)效率、節(jié)約成本的目的。
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基于C++語言與OpenCV的分布式孔徑成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)
摘 要：針對分布式孔徑數(shù)字全息系統(tǒng)要求保密性高，數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)，文中設(shè)計(jì)了基于C++語言與OpenCV函數(shù)庫的三孔徑數(shù)字成像系統(tǒng)軟件。軟件首先對各孔徑間裝配導(dǎo)致的再現(xiàn)像縮放、旋轉(zhuǎn)誤差進(jìn)行校正，然后進(jìn)行孔徑綜合，并通過微軟基礎(chǔ)類庫進(jìn)行人機(jī)界面的編寫。
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基于OpenCV的交通視頻感知處理程序框架
摘要：為了實(shí)現(xiàn)交通視頻信息的感知和提取，采用基于MFC并使用OpenCV進(jìn)行視頻處理的可視化編程方法，通過構(gòu)造一個(gè)包含常見操作的C++類，同時(shí)以O(shè)penCV中的相關(guān)函數(shù)為接口，建立了一個(gè)視頻處理程序架構(gòu)，來實(shí)現(xiàn)MFC應(yīng)用程序?qū)penCV算法的融合，以智能地感知和處理交通視頻中的信息。
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如何用Opencv實(shí)現(xiàn)靜態(tài)手勢識別玩石頭剪刀布？
要想運(yùn)行該代碼，請確保安裝了：python 2.7，opencv 2.4.9 效果如下： 算法如下：
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在Python下使用OpenCV的技巧教程與典型應(yīng)用案例
嚴(yán)格來說不是在講Python而是講在Python下使用OpenCV。本篇將介紹和深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理階段最相關(guān)的基礎(chǔ)使用，并完成4個(gè)有趣實(shí)用的小例子： - 延時(shí)攝影小程序 - 視頻中截屏
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開源生物特征識別庫OpenBR和OpenCV等術(shù)語解釋
一、開源生物特征識別庫 OpenBR OpenBR 是一個(gè)用來從照片中識別人臉的工具。還支持推算性別與年齡。 使用方法：$ br -algorithm FaceRecogn
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計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用之OpenCV基礎(chǔ)教程
從工業(yè)檢測系統(tǒng)到自動駕駛系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)包括許多有趣應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。許多這樣的系統(tǒng)在原型和實(shí)現(xiàn)階段都要用到開源計(jì)算機(jī)視覺 (Open Source Computer Vision Libr
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opencv中三種常見數(shù)據(jù)容器：Mat，cvMat和IplImage及它們編程顯示圖像的差異
opencv中常見的與圖像操作有關(guān)的數(shù)據(jù)容器有Mat，cvMat和IplImage，這三種類型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類型側(cè)重于計(jì)算，數(shù)學(xué)性較高，openCV對Mat類型的計(jì)算也進(jìn)
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OpenCV3.3+VS2017開發(fā)環(huán)境搭建
1. Hadoop概述 HADOOP是apache旗下的一套開源軟件平臺，利用服務(wù)器集群，根據(jù)用戶的自定義業(yè)務(wù)邏輯，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理 HADOOP的核心組件有： HD
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opencv人臉識別原理
在之前講到的人臉測試后，提取出人臉來，并且保存下來，以供訓(xùn)練或識別是用，提取人臉的代碼如下： 人臉預(yù)處理 現(xiàn)在你已經(jīng)得到一張人臉，你可以使用那張人臉圖片
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計(jì)算機(jī)視覺庫 OpenCV 開源協(xié)議將從 BSD 變更為 Apache 2
計(jì)算機(jī)視覺庫 OpenCV 即將迎來 20 周年，其重要版本 OpenCV 5 也發(fā)布在即。OpenCV 官方宣布，隨著此版本的推行，OpenCV 的開源許可協(xié)議將從 3-clause BSD 變更為
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OpenCV：Mat元素訪問方法、性能、代碼復(fù)雜度以及安全性分析
歡迎轉(zhuǎn)載，尊重原創(chuàng)，所以轉(zhuǎn)載請注明出處：http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785本文講述了OpenCV中幾種訪問矩陣元素的方法，在
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OpenCV+VS2013 屬性表配置
簡介 計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)越來越多的依賴著名的開源計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV。OpenCV 2.0 包含了一系列精心設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和經(jīng)過優(yōu)化的視覺算法，大家可以短時(shí)間內(nèi)開發(fā)一個(gè)不錯(cuò)的視覺應(yīng)用。OpenCV支持
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opencv存儲MAT矩陣中的數(shù)據(jù)
在視覺處理過程中，往往需要保存中間數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型往往并不是整數(shù)。OpenCV的C++接口中，用于保存圖像的imwrite只能保存整數(shù)數(shù)據(jù)，且需作為圖像格式。當(dāng)需要保存浮點(diǎn)數(shù)據(jù)或XML/YML
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[OpenCV]拓展圖像邊界
圖像處理中經(jīng)常遇到使用當(dāng)前像素鄰的像素來計(jì)算當(dāng)前像素位置的某些屬性值，這樣就會導(dǎo)致邊界像素處越界訪問，一般有兩種方法解決這種問題：只對不越界的像素進(jìn)行處理；對圖像邊界進(jìn)行拓展，本文主要介紹如何使用Op
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Opencv學(xué)習(xí)-LUT函數(shù)
LUT（LOOK -UP-TABLE）查找表，我表達(dá)能力不好，加上對這個(gè)了解的不是很深刻，對于LUP具體解釋用文字不好說。不過看下面例子應(yīng)該可以看懂。首先我們看單通道圖像。?????? 對于8位單通道
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OpenCV Mat結(jié)構(gòu)關(guān)鍵特性記錄
? ? ? ? 最近準(zhǔn)備開始閱讀Opencv 3 Computer Vision Application Programming CodeBook, 在第一章中學(xué)習(xí)到Mat的一些特性，在此記錄一下，以
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