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opencv三维重建

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基于dlib,OpenCV,YOLOv5的疲劳驾驶与分心驾驶检测系统(附带效果展示)

非常简单的数字信号处理课程设计,先开个坑,考完试再填,大概十月底会上传完整的版本,预览图在下面,如果实在需要可以联系Toss_3@163.com正在编辑...2023.10.14数字信号处理课程设计——基于dlib,OpenCV,YOLOv5的疲劳驾驶与分心驾驶检测系统(附带效果展示)1.疲劳驾驶检测部分这里采用的是dlib库的68点人脸检测模型,标记人脸关键点使用的shape_predictor_68_face_landmarks.dat68点人脸检测模型的下载链接:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

迈向三维:vue3+Cesium.js三维WebGIS项目实战--持续更新中

写在前面:随着市场对数字孪生的需求日益增多,对于前端从业者的能力从对框架vue、react的要求,逐步扩展到2D、3D空间的交互,为用户提供更紧密的立体交互。近年来前端对GIS的需求日益增多。本文将记录WebGIS的学习之旅,从实战项目入门,挖掘Cesium.jsAPI,并逐步丰富项目。 一、WebGIS简介WebGIS(Web地理信息系统)是指利用Web技术来构建和展示地理信息系统(GIS),使用户可以通过Web浏览器访问、查询、分析和可视化地理空间数据。WebGIS通常结合地图服务、地理信息数据库、前端地图库和相关的数据处理技术,为用户提供交互式的地图浏览和空间数据分析功能。 Cesium

java - 将 OpenCV 矩阵循环转换为 JavaCV

不久前拿到了O'Reilly的《学习OpenCV》一书,从那时起,我一直忙于将在那里看到的所有示例代码从OpenCV转换为JavaCV,通常还会进行一些我自己的修改。一直以来,我都在尝试尽可能多地使用纯OpenCV(C语言)代码并避免使用Java。例如,我直接通过JavaCV中的OpenCVhighgui包实现了所有界面元素,而不是通过JavaSwing。通过这样做,我希望在相对较短的时间内学习OpenCV库和一些C,并建立一个有用的函数库,如果我决定以后切换到纯OpenCV,我将能够轻松地将其转换为C。反正我对C的了解很少,在处理指针的时候有时会遇到麻烦。本书推荐以下代码作为迭代3c

蒲公英算法DO实现复杂地形无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法   神经网络预测   雷达通信    无线传感器    电力系统信号处理       图像处理       路径规划   元胞自动机    无人机物理应用       机器学习🔥内容介绍​随着无人机技术的飞速发展,无人机在复杂地形环境下的避障三维航迹规划问题日益受到关注。本文提出了一种基于蒲公英算法(DO)的无人机避障三维航迹规划算法。该算法利用蒲公英算法的全局搜索能力和局部

挑战杯 基于机器视觉的银行卡识别系统 - opencv python

1前言🔥优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的银行卡识别算法设计该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!🧿更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2算法设计流程银行卡卡号识别技术原理是先对银行卡图像定位,保障获取图像绝对位置后,对图像进行字符分割,然后将分割完成的信息与模型进行比较,从而匹配出与其最相似的数字。主要流程图如图1.银行卡号图像由于银行卡卡号信息涉及个人隐私,作者很难在短时间内获取大量的银行卡进行测试和试验,本文即采用作者个人及模拟银行卡进行卡号识别测试。2.图像预处理图像预处理是在获取图像

【OpenCV】 Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化

Ⅰ.边缘检测算法0x01.Canny边缘检测Canny边缘检测算法是由4步构成,分别介绍如下:第一步:噪声去除由于边缘检测很容易受到噪声的影响,所以首先使用高斯滤波器去除噪声,在图像平滑那一章节中已经介绍过。第二步:计算图像梯度对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数(  和   )。根据得到的这两幅梯度图(  和   )找到边界的梯度和方向,公式如下:如果某个像素点是边缘,则其梯度方向总是垂直与边缘垂直。梯度方向被归为四类:垂直,水平,和两个对角线方向。第三步:非极大值抑制在获得梯度的方向和大小之后,对整幅图像进行扫描,去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查,看这

OpenCV:第八章、图像轮廓与图像分割修复

目录第八章、图像轮廓与图像分割修复8.1、查找并绘制轮廓8.1.1、寻找轮廓:findContours()函数8.1.2、绘制轮廓:drawContours()函数8.2、寻找物体的凸包8.2.1、凸包8.2.2、寻找凸包8.2.4、寻找和绘制物体的凸包8.3、使用多边形将轮廓包围8.3.1、返回外部矩形边界:boundingRect8.3.2、寻找最小包围矩形:minAreaRect8.3.3、寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()函数8.3.4、用椭圆拟合二维点集:fitEllipse8.3.5、逼近多边形曲线:approxPolyDP()函数8.3.6、创建包围轮廓的矩

FFmpeg+OpenCV开发案例汇总

桌面共享工具(软编版)桌面共享工具(DXGI硬编版)智能广告大屏(可叠加透明广告)Android手机屏幕RTMP推流工具(推麦克风版)Android手机屏幕RTMP推流工具(推扬声器版)多路转码推流工具RTSP摄像头集中监控系统可以播放声音的虚拟摄像头FlashCam虚拟摄像头(桌面、RTSP摄像头、二分屏、三分屏)多功能(桌面、RTSP摄像头、USB摄像头)视频录制系统视频语音通讯系统(支持PC与WEB互通)

Python图像处理指南:PIL与OpenCV的比较【第136篇—PIL】

👽发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。Python图像处理指南:PIL与OpenCV的比较图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了多种库供图像处理使用。在本文中,我们将比较两个最流行的Python图像处理库:PythonImagingLibrary(PIL)和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能,并通过代码实例进行演示。1.PythonImagingLibrary(PIL)PythonImagingLibrary(PIL

Opencv与PyQt5设计一个摄像头界面

一、前言本篇的内容是学习的这一位博主的:程序界面设计_Doc_Cheng的博客-CSDN博客。这是我见过很详细的教你如何使用的PyQt5来完成UI界面设计的,专注于UI界面设计。对我而言,这教程就像是一个实用工具,因为我只需要能够显示图像并展示模型推理的结果即可。最近一直在努力改进网络和编写脚本,已经有一段时间没写博客了。因此,我打算重新整理这位博主的内容,争取以更简单的方式呈现。二、UI界面设计预览图如下所示:这里我们主要讲解代码部分,UI文件我会直接的提供给大家,大家可以下载下来后再对照着学习。三、代码讲解当我们使用PyUIC生成代码的时候,一般情况下这个类下有两个函数:setupUi和r