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基于 OpenCV 实现的自动化光学 PCB 检测系统。

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简介：
该软件的设计目标是协助您有效地识别已组装印刷电路板中存在的潜在问题。用户需要提供一组“合格”的印刷电路板图像作为参考，随后软件将对其他板进行分析，从而精确地找出其中的差异，例如不正确的元件、错误的放置或方向、以及不良的焊锡等缺陷。当前的技术水平主要集中在基于基准的PCB检测原型上，目前尚未出现具备更全面功能的解决方案。为了实现这一功能，软件开发团队要求使用Python编程语言，并依赖于numpy和opencv-python这两个核心库。具体的使用方法可以通过运行python/pcb_processing.py脚本，并结合test_images/SKL8517-2-REWORKED-TOP2.tif等测试图像来进行验证。

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  • PCB-AOI：利用OpenCV的自动光学PCB检测技术
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    本项目旨在开发一种基于OpenCV的自动光学检测( AOI )系统，用于印刷电路板(PCB)的质量检查和缺陷识别，以提高生产效率与质量控制水平。 该软件用于帮助识别组装好的印刷电路板的问题。您需提供“好”的PCB参考图像，然后软件将分析其他板并找出差异（如错误的组件、放置或方向问题、焊桥等）。目前开发的状态是一个基于基准的PCB检测原型，并且没有其他功能。 所需Python包包括numpy和opencv-python。 使用方法为：python3 python/pcb_processing.py test_images/SKL8517-2-REWORKED-TOP2.tif。
     
  • 基于OpenCV的人体运动检测系统
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    本项目研发了一套基于OpenCV的人体运动检测系统，能够高效识别并跟踪人体动作。通过先进的计算机视觉技术，该系统适用于安全监控、体育分析等领域。 基于OpenCV的人体运动检测系统经过调试后能够准确地检测人体运动。
     
  • 基于Yolov3和OpenCV的实时检测系统
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    本项目构建了一个结合YOLOv3与OpenCV技术的实时物体检测系统，旨在提供高效、准确的图像处理解决方案。 用QT编写的yolov3运行程序需要自行从GitHub下载权重文件、配置文件及class文件。这里只提供调用方法和头文件、dll、lib。建议安装QT5.9.7，opencv3.4.0以及cuda10。没有C++和qt基础的用户不建议尝试，以免浪费资源。
     
  • 基于OpenCV的实时人脸检测系统
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    本项目开发了一套基于OpenCV的人脸识别系统，能够实现实时高效的人脸检测功能，适用于多种应用场景。 OpenCV实时人脸检测系统利用计算机视觉技术在视频流中定位并识别面部。作为实现这一功能的核心工具，OpenCV提供了丰富的图像处理与机器学习算法，使开发者能够构建高效的人脸检测解决方案。 人脸检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在自动找到图像中的脸部，并对其进行定位。在OpenCV库中，主要使用Haar特征级联分类器进行人脸检测。这种分类器由许多不同大小和形状的矩形特征组成，用于捕捉面部局部属性之间的关系，如眼睛、鼻子及嘴巴的位置等。通过训练大量包含正面人脸与非人脸图片的数据集来学习这些特征，并最终形成一个能够快速有效地在实时视频中识别出脸部轮廓的级联分类器。 实现OpenCV的人脸检测系统时，首先需要加载预训练好的Haar特征级联分类器XML文件。例如使用`haarcascade_frontalface_default.xml`模型，该模型已经针对各种光照条件、视角变化以及表情进行了优化训练，适应多种场景需求。然后通过调用`cv2.CascadeClassifier`类并应用`detectMultiScale()`函数在每一帧视频上执行人脸检测任务。 一旦成功识别到脸部区域，通常会使用矩形框标出这些位置，并可能进一步进行人脸识别或其他分析（如表情识别或年龄估计）。为了优化系统的性能表现，OpenCV允许调整一些关键参数设置，例如缩放因子(scaleFactor)和最小邻居数(minNeighbors)，以平衡检测速度与准确性之间的关系。 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化、面部遮挡以及侧脸等问题。为了解决这些问题，在Haar特征之外还可以采用其他描述符（如LBP或HOG），或者结合深度学习方法，例如SSD和YOLO等技术来提高识别精度及鲁棒性。 总之，OpenCV实时人脸检测系统利用其强大的图像处理与机器学习算法能够在视频流中实现高效准确的人脸定位。这项技术被广泛应用于监控、安全防护、社交媒体互动以及虚拟现实等领域，并有助于提升人机交互体验和自动化水平的改进。通过持续优化及引入新的模型设计思路，我们可以进一步提高人脸检测系统在复杂环境下的鲁棒性和准确性。
     
  • 基于OpenCV的行人检测实现
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    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行行人检测的研究与实践，通过图像处理技术识别画面中的行人，为智能监控和自动驾驶等领域提供技术支持。 使用OpenCV自带的分类器来检测视频中的运动行人。此工程包含两个分类器：haarcascade_upperbody.xml（上半身分类器）和haarcascade_fullbody.xml（人体分类器）。前者用于识别行人的上半身，后者则用来识别整个人体。
     
  • 基于OpenCV的人脸检测实现
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了高效准确的人脸检测功能，适用于多种应用场景。 人脸检测和人脸识别两个程序在OpenCV2.49和VS2013环境下完成。此外，在这两个工程下有一个半成品的人脸识别项目，已经完成了数据库部分但没有生成链接文件来添加库。因此，在进行人脸识别或车牌识别时需要自己添加库。如果有朋友或老师熟悉这部分内容并擅长C++编程，请通过邮件联系我，邮箱为1952284157@qq.com（注：此处应去除实际的联系方式）。
     
  • 基于OpenCV的行人检测实现
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    本项目采用OpenCV库，实现了高效的行人检测算法。通过分析图像与视频流中的特征，准确识别并跟踪行人，适用于安全监控及自动驾驶领域。 该代码使用Opencv实现，因此在精度方面可能不尽如人意。此代码可以识别视频和图片，但若要切换识别对象类型，则需要自行调整设置。
     
  • 基于OpenCV的目标检测实现
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了高效准确的目标检测功能。通过优化算法和模型训练，能够有效识别图像与视频中的特定目标。 使用OpenCV实现目标检测的方法有很多。这种方法通常涉及利用预训练模型或自定义模型来识别图像中的特定对象。在进行目标检测时，可以采用如Haar级联分类器、HOG+SVM或是深度学习方法（例如YOLO, SSD等）。具体实施过程中需要先安装并配置OpenCV库，并根据实际需求选择合适的算法和数据集来进行训练或直接使用现成的模型进行预测。
     
  • 基于OpenCV的人眼检测实现
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    本项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行人眼检测技术的研究与实践，通过图像处理算法准确识别并定位人脸中的眼睛区域。 自己实现了用OpenCV与VS2012进行人脸和人眼检测的程序，并且已经可以运行。在运行的时候需要设置一下库的链接即可。
     
  • 基于OpenCV的矩形检测实现
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    本项目利用OpenCV库开发了一个矩形物体自动检测系统，通过图像处理和特征提取技术，精准识别并定位复杂背景下的矩形目标。 本段落实例展示了如何使用OpenCV实现矩形检测的代码，供参考。 函数功能：通过向量计算COSα=两向量之积/两向量模的乘积来求两条线段夹角。 输入参数：3个点坐标pt1, pt2, pt0及一个公共点作为最后一个参数。 输出结果：返回两条线段之间的角度值，单位为度。