图像处理

作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 了解： – 如何生成OpenCV…

作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 简介 使用弱分类器的增强级联包括两个主要阶段：训练…

作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本教程中， – 我们将学习Ha…

作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中，我们将 – 了解如何根…

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作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， – 你将学习用于去除…

目标 了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类 理解参数 输入参数 sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个功能都应该放在单个列中。 …

目标 在本章中，我们将了解K-Means聚类的概念，其工作原理等。 理论 我们将用一个常用的例子来处理这个问题。 T-shirt尺寸问题 考虑一家公司，该公司将向市场发布新型号的T…

目标 在本章中，我们将重新识别手写数据集，但是使用SVM而不是kNN。 识别手写数字 在kNN中，我们直接使用像素强度作为特征向量。这次我们将使用定向梯度直方图(HOG)作为特征向…

目标 在这一章中 – 我们将对SVM有一个直观的了解 理论 线性可分数据 考虑下面的图像，它具有两种数据类型，红色和蓝色。在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有…

目标 在本章中 – 我们将使用我们在kNN上的知识来构建基本的OCR应用程序。 – 我们将尝试使用OpenCV自带的数字和字母数据集。 手写数字的OCR 我…

目标 在本章中，我们将了解k近邻（kNN）算法的原理。 理论 kNN是可用于监督学习的最简单的分类算法之一。这个想法是在特征空间中搜索测试数据的最近邻。我们将用下面的图片来研究它。…

目标 在本节中， – 我们将学习根据立体图像创建深度图。 基础 在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以…

目标 在本节中 – 我们将学习多视图几何的基础知识 – 我们将了解什么是极点，极线，极线约束等。 基础概念 当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息…

目标 在本章中 – 我们将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果。 基础 这将是一小部分。在上一次相机校准的会话中，你发现了相机矩阵，失真系数等。给定图案图…

目标 在本节中，我们将学习 – 由相机引起的失真类型， – 如何找到相机的固有和非固有特性 – 如何根据这些特性使图像不失真 基础 一些针孔相机…

目标 在本章中， – 我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计。 – 我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类…

学习目标 在本章中， – 我们将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。 Meanshift Meanshift背后的直觉很简单，假设你有点的…

目标 背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。 顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算…

目标 在本章节中， – 我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么…