一，项目分析物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。主要是通过图像处理技术，实现对一张图片中物体的尺寸测量，具体需求如下：读入一张图片，该图片中包含需要进行测量的物体对图片进行边缘检测，找到所有的轮廓在所有的轮廓中选取面积最大的轮廓，即为所要测量的物体对该物体进行透视变换，将其变成一个矩形在矩形中，通过线段交叉点的方式，确定出物体的高度和宽度将高度和宽度转换成实际尺寸，并在图片上标注出来将结果显示在屏幕上。二，实现流程导入必要的库：cv2和numpy。importcv2
一、背景介绍计算机视觉技术在当前人工智能发展进程中已然达到较高成熟度,一系列基础算法与应用场景获得广泛实践与验证。在算法层面,图像处理、目标检测、语义分割等多个领域的技术不断突破,准确率与效率持续提升。在应用上,人脸识别、车牌识别、医学图像分析等已步入商业化应用阶段,被广泛应用于安防监控、智能驾驶、医疗辅助诊断等领域,大幅提升效率并创造新的应用形式。基于此,结合公司规划与业务需求,我们决定在人脸识别领域进行自主研发与应用。具体来看,公司主要面临以下应用需求:业务背景：主要应用于一些智能终端设备上，在进行权限验证和流程控制上需要进行人脸识别验证平台架构：平台整体架构以云+端的模式，一个云平台部署
文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后1前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景公共场合抽烟的危害很大，国家也相应地出台了在公共场合禁烟的政策。以前实行相关的政策都是靠工作人员巡逻发现并出言禁止，这样做效率很低下。计算机视觉领域发展迅
本文前提安装Python环境、安装OpenCV、安装安装FFmpeg并添加到系统环境变量；如果是Linux，可以直接安装：sudoaptinstallffmpegPython代码#需先自行安装FFmpeg，并添加环境变量importcv2importsubprocess#FFmpeg官方文档：http://ffmpeg.org/ffmpeg.html#RTMP服务器地址rtmp_server=r'rtmp://live-push.bilivideo.com/live-bvc/'#RTMP推流码rtmp_key='?streamname=live_xxx'#读取视频并获取属性，摄像头就写0，视频
简介本文记录Ubuntu22.04长期支持版系统下的CUDA驱动和cuDNN神经网络加速库的安装，并安装PyTorch2.1.1来测试是否安装成功。安装Ubuntu系统如果是旧的不支持UEFI启动的主板，请参考本人博客U盘系统盘制作与系统安装（详细图解）如果是新的支持UEFI启动的主板，请参考本人博客UEFI下Windows10和Ubuntu22.04双系统安装图解安装CUDACUDA的安装方式有多种：deb在线、deb离线、run在线、run离线等等，具体可参见CUDA手册。本文采用deb离线方式，访问CUDA下载首页，根据操作系统、处理器等信息选择安装文件。选择完成后页面给出安装命令脚本，
下载wgethttps://download.oracle.com/java/21/latest/jdk-21_linux-x64_bin.tar.gz第二步：解压tar-zxvfjdk-21_linux-x64_bin.tar.gz第三步：移动jdk-21目录到/usr/local/jdk21第四步：配置环境变量sudovim/etc/profile vim/etc/profile exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk21 exportCLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib exportPATH=${CLASSPATH}:${JAVA_HOME}/b
目录前言python下载opencvPycharm里面配置opencvOpencv注意事项1.opencv安装的位置2.opencv文件读取路径问题前言作为一个计算机视觉小白，第一次学习安装opencv，配置环境使用花了一大下午时间好在最后终于解决显示出结果，一下午时间没有白费python下载opencv第一步：下载opencv打开cmd,先安装opencv-python,下面这条命令直接怼上去。pipinstallopencv-python--user-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（这里注意一下--user是一个选项，表示将库安装在当前用
目录1.环境准备1.1软件环境1.2源码下载2.CMake编译项目2.1创建cmake项目2.2设置编译配置2.3解决异常2.3.1文件下载异常2.3.2解决CUDA版本异常2.4编译项目3.VisualStudio编译项目4.项目测试5.总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。项目源码由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 但在实际使用中，如果是对处理时间要求
目录1.环境准备1.1软件环境1.2源码下载2.CMake编译项目2.1创建cmake项目2.2设置编译配置2.3解决异常2.3.1文件下载异常2.3.2解决CUDA版本异常2.4编译项目3.VisualStudio编译项目4.项目测试5.总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。项目源码由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 但在实际使用中，如果是对处理时间要求
本文详细介绍了在OpenCV中利用MaskR-CNN实现图像分割的原理和技术实现方案。MaskR-CNN是一种先进的深度学习模型，通过结合区域提议网络（RegionProposalNetwork）和全卷积网络（FullyConvolutionalNetwork），实现了对图像中物体的精确分割。本文首先阐述了MaskR-CNN的原理，然后详细介绍了在OpenCV环境中实现MaskR-CNN的技术方案，包括数据预处理、模型训练和测试等步骤。一、引言图像分割是计算机视觉领域的重要任务，其目标是将图像中的各个物体或区域准确分割出来。传统的图像分割方法往往受到光照条件、物体遮挡等因素的影响，难以实现精确
