c++opencv获取轮廓最大内接旋转矩形
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深度学习手势检测识别系统[项目源码]
本文介绍了一个基于深度学习和传统机器视觉的手势检测与识别系统,适用于毕业设计。文章首先阐述了传统机器视觉方法,包括轮廓检测、凸包和凹陷点分析,用于识别数字0-5,并提供了详细的C++代码实现。随后,文章转向深度学习方法,介绍了卷积神经网络、YOLO系列和SSD等模型,并详细说明了使用TensorFlow构建CNN模型进行手势识别的步骤,包括数据集准备(1200张100x100RGB图像,6种手势)、图像预处理、网络结构设计(包含Dropout层)以及训练过程(约4800轮后loss收敛至0.6,测试准确率达96%)。文章还提供了关键代码示例,展示了如何加载模型进行单张图片和实时视频流的手势识别。最后,文章提及了手势交互的应用,并附有演示视频。整体上,该项目结合了传统算法与深度学习,为手势识别提供了完整的解决方案。
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openCV提取图像中的矩形区域
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开发环境vs2010+OpenCV2.4.10运行时搭建好环境,识别图像中的矩形区域,可用于图像目标检测识别
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使用opencv自带的resize函数放缩会使轮廓点丢失或变暗,本代码可以实现轮廓形状不变放缩
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这段时间一直在用opencv搞图像处理的问题,发现虽然可调用的函数多,但是直接找相应代码还是很困难,就行寻找连通域,并在连通域外侧加框,对于习惯使用Mat矩形操作的我,真心感觉代码少之又少,为防止以后自己还会用到,特在此记录一下。 要对下面的图像进行字符的边缘检测。 程序中具体的步骤为: (1)灰度化、二值化 (2)图像膨胀 (3)检测膨胀图像的边缘并叫外矩形框 实现代码如下: #include stdafx.h #include stdio.h #include Base_process.h #include opencv/cv.h #include opencv/h
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