如何用Python实现一种有效的图像处理技术,以便于检测和识别污渍?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于python-opencv实现木质工件的污渍和划痕识别和分类
缺陷识别 简介: 这个项目是我的本科毕业设计,主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类,并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕 缺陷类型 污渍: 划痕: 最后的成果 sum:为工件的总个数 scratch_num:为含有划痕工件的总个数 blot_num:为含有污渍工件的总个数 黄颜色圈住的缺陷为划痕 蓝颜色圈住的缺陷为污渍 简单思路 通过边缘检测,得到每个工件的坐标,并计算出工件的中心来标记工件的ID 通过工件的每一帧位移量来确定是否为同一个工件 将每一个工件截取出来,进行缺陷的提取 将提取的缺陷进行直方图计算,通过直方图来值归一化,通过颜色值分布来分类
python基于人脸检测和人脸识别
基于python的一个人脸识别的实例,里面包含源代码,已经经过测试,是一个很好的入门级的例子
python+OpenCV+TensorFlow人脸识别,人脸检测和图像处理.zip
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Python+opencv实时的人眼识别+眨眼检测+闭眼检测源代码及详细教程
压缩包中含有【人眼识别+眨眼识别】源代码以及详细使用教程,利用pyrhon+opencv在ubuntu系统上运行,实现实时的检测。
Python+OpenCv实现车牌检测与识别
算法思想来自于网上资源,先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌,再识别字符。算法代码只有500行,测试中发现,车牌定位算法的参数受图像分辨率,色偏,车距影响,有的车型识别效果有待提高。
opencv3+python人脸检测和识别 完整项目 识别视频《欢乐颂》中人物 源码下载
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MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别python源码
MTCNN和facenet实现人脸检测和人脸识别 主要实现方式参考博客:https://blog.csdn.net/zhonglongshen/article/details/90202620
Python车牌检测识别代码(感觉还可以)
python车牌检测识别代码,个人感觉还是不错,识别率比较高!
基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例
基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测,通过判断车辆和行人的位置,以及他们之间的距离信息,当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时,则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试,如果结果满意之后再嵌套到视频中,从而达到想要的效果。 1.预处理(灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀)> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #高斯滤波去噪 imgBlur =
基于Python+Open CV的手势识别算法设计
伴随着人工智能时代的到来,人机交互的领域也逐渐成为研究的一大方向;其中,手势识别是人机交互领域的一项关键技术,自此手势识别也迎来了一波高潮,近几年无论是在消费领域、电子领域、数码领域、家电领域甚至汽车领域上,都能或多或少的见到手势识别的身影。 手势识别在设计智能高效的人机界面方面具有至关重要的作用, 目前手势识别已应用到手语识别、智能监控、到虚拟现实等各个领域,手势识别的原理都是利用各种传感器(例如红外、摄像头等)对手部的形态进行捕捉并进行建模,形成一个模型信息的序列帧,而后将这些信息序列转换为机器能够识别的相对应指令(例如打开、切换菜单、移动等)来完成控制。 采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计,在Pycharm中进行需要库(模块)的下载,调取电脑摄像头,按帧读取摄像头采集到的头像,形态学处理,图像旋转(由于摄像头采集到的图像是镜像,需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理),选取图片中固定位置作为手势输入,用红线画出手势识别框,基于hsv的肤色检测,进行高斯滤波,找出轮廓,求出图像中手势的凹凸点,手指间角度求取。
Python+Dlib库实现人脸检测、人脸识别、人脸数量检测和人脸距离检测.zip
代码解析参见:https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/102546634
python实现车牌识别的示例代码
主要介绍了python实现车牌识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python-pytorch实现的人脸检测和人脸识别
Deep learning face detection and recognition, implemented by pytorch. (pytorch实现的人脸检测和人脸识别)
Python+OpenCV图像处理——实现直线检测
简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。用霍夫线变换之前, 首先需要对图像进行边缘检测的处理,也即霍夫线变换的直
python实现车牌识别
python实现车牌识别,使用opencv中的svm,大概500行代码. 然后还有识别用的数据库,
opencv3+python人脸检测和识别- 完整实战项目源代码
用python+opencv实现的人脸识别,可作为学习人脸识别的小伙伴的参考
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对一维条码中的可能存在的缺陷进行检测识别并标出
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python实现手势识别
python实现手势识别(入门) 使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。 最终实现结果: 手势识别python实现手势识别(入门)获取视频(摄像头)肤色检测轮廓处理全部代码 获取视频(摄像头) 这部分没啥说的,就是获取摄像头。 ` cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4"
【人脸识别】用非常简短的Python代码实现人脸检测
写在前面 python代码很简短,不像C++等要写几百行代码,但其实你调用的模块,底层都是用C/C++写的 如果imshow出现qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “cocoa” in “”的报错,请看:Stackoverflow解决方案 请提前安装好opencv-python库 由于历史原因opencv-python库使用时只能叫cv2 人脸检测效果图 python完整代码 识别静态图片 # 导入opencv-python库 import cv2 picName = input("请输入你要识别人类的图片名称(如:pi
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