一、功能概述 该软件实现的是人脸识别门禁功能，通过树莓派作为终端处理，使用OpenCV来识别人脸，从而达到特定的人脸开门的目的。主要分为管理员登录、录入人脸、识别人脸三大功能，管理员输入用户名和密码可以登录进入管理界面，在管理界面中录入人脸，录入人脸主要是人脸检测、捕获人脸、训练人脸，最后通过人脸识别实现开门的功能。下载地址：Python人脸识别的门禁管理系统源码，基于OpenCV+PyQt5，带图形界面二、开发工具 开发工具使用的是Python2.7作为开发语言，OpenCV3.4.0作为图像处理库，PyQt5作为界面显示工具，使用树莓派自带的Geany编辑器。注：本来搭建OpenCV环
欢迎关注『OpenCV-PyQT项目实战@Youcans』系列，持续更新中OpenCV-PyQT项目实战（1）安装与环境配置OpenCV-PyQT项目实战（2）QtDesigner和PyUIC快速入门OpenCV-PyQT项目实战（3）信号与槽机制OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV与PyQt的图像转换OpenCV-PyQT项目实战（5）项目案例01：图像模糊OpenCV-PyQT项目实战（6）项目案例02：滚动条应用OpenCV-PyQT项目实战（7）项目案例03：鼠标框选OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例04：鼠标定位OpenCV-PyQT项目实战（9）项目案例04：
我试图从UbuntuAMD64上的ARMHF架构来源与FFPMEG交叉编译OpenCV3.2。我已经安装了使用ffmpeg的库sudoapt-getinstalllibavcodec-dev:armhflibavformat-dev:armhflibswscale-dev:armhfsudoapt-getinstalllibjpeg-dev:armhflibpng-dev:armhflibtiff-dev:armhflibjasper-dev:armhf从github克隆openCV后，我运行了以下命令cmake-DENABLE_NEON=ON-DENABLE_VFPV3=ON-DWITH_F
OpenCV实战（26）——视频序列处理0.前言1.读取视频序列2.处理视频帧2.1视频处理2.2自定义视频处理类VideoProcessor2.3处理一系列图像2.4使用帧处理器类3.存储视频序列3.1存储视频文件3.2修改VideoProcessor类3.3编解码器四字符编码4.完整代码小结系列链接0.前言视频信号包含丰富的视觉信息，视频由一系列图像组成，每一图像称为一帧(frame)，这些图像以固定的时间间隔(通过指定帧率，单位为秒/帧)拍摄并显示运动场景。随着计算机算力的提升，现在已经可以对视频序列执行复杂的视觉分析，处理速度已经接近甚至快于实际视频帧率(framerate)。本节将学
今天写了一段代码，打开一段视频，然后再使用CV::VideoWriter保存处理后视频，结果能够成功保存但是打不开。保存的代码如下：pVideoPro->SetOutput("output001.mp4");函数的内容如下所示/******************************保存视频****************************/boolVideoProcessor::SetOutput(conststring&filename,intcodec,doubleframerate,boolisColor){ OutputFile=filename; if(framerate
今天写了一段代码，打开一段视频，然后再使用CV::VideoWriter保存处理后视频，结果能够成功保存但是打不开。保存的代码如下：pVideoPro->SetOutput("output001.mp4");函数的内容如下所示/******************************保存视频****************************/boolVideoProcessor::SetOutput(conststring&filename,intcodec,doubleframerate,boolisColor){ OutputFile=filename; if(framerate
yolov8是yolov5作者发布的新作品目录1、下载源码2、下载权重3、配置环境4、导出onnx格式 5、OpenCVDNN推理1、下载源码gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics.git2、下载权重gitclonehttps://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt3、配置环境pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4、导出onnx格式项目
文章目录吸烟检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1.数据集的制作1.1数据集采集1.2使用labelme对图片进行标注2.YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2YOLOv5获取与调试2.2.1下载yolov5代码2.2.2安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3下载预训练的权重文件2.2.4配置自己的yaml文件2.2.5开始训练2.2.5编写detection方法用于后续检测的调用3.Pyqt53.1介绍3.2window平台安装4.OpenCV安装5.图片检测5.1界面布局5.2模型加载5.3点击上传按钮事件和检测展示绑定5.4完整代码吸烟检测从零开始使用
腐蚀与膨胀前言膨胀腐蚀开运算与闭运算礼帽与黑帽运用膨胀和腐蚀获得图像轮廓前言有些时候图片上会有一些划痕或者污渍，会影响图片的质量，假设我有一张写有“艾醒”的图片，但是有花花绿绿的划痕和污渍，这时我们就可以运用腐蚀与膨胀消除这些划痕和污渍膨胀腐蚀的本质就是白吃黑，即数值较大的（较白的）吃掉数值较小的（较黑的）我们可以用cv2.dilate进行膨胀，参数为图片，卷积核，膨胀次数其原理就是在卷积核范围内，如果周围颜色浅的（数值较大的）多，那么当前点就应该是颜色浅的，否则应该是颜色深的假设我们有一张图片名称为aixing.pngimg=cv2.imread('aixing.png')kernel=np
OpenCV实战——多尺度FAST特征检测0.前言1.BRISK特征检测器1.1BRISK检测关键点1.2多尺度关键点快速检测2.ORB特征检测算法3.完整代码相关链接0.前言FAST是用于快速检测图像中关键点的方法，而SURF和SIFT算法的设计重点是尺度不变性。为了同时实现快速检测和尺度不变性，OpenCV中引入了新的兴趣点检测器，包括BRISK(BinaryRobustInvariantScalableKeypoints)检测器(基于FAST特征检测器)和ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)检测器。当需要快速可靠的图像匹配时，可以使用特征点检测器BRISK和O
