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Ellipse Detector with OpenCV

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简介：
Ellipse Detector with OpenCV介绍了一种利用OpenCV库检测图像中椭圆物体的方法和技术，适用于目标识别和跟踪等领域。 这是尝试将MATLAB椭圆检测器项目移植到cpp的概述。该项目基于一个存储库进行开发。目前看来运行良好，但仍需仔细检查。 先决条件（我之前使用过）： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具：MSVS 2019 - 库文件：OpenCV 4.x版本 - 可选：MATLAB（如果需要使用matlab绑定）

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  • Ellipse Detector with OpenCV
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    Ellipse Detector with OpenCV介绍了一种利用OpenCV库检测图像中椭圆物体的方法和技术，适用于目标识别和跟踪等领域。 这是尝试将MATLAB椭圆检测器项目移植到cpp的概述。该项目基于一个存储库进行开发。目前看来运行良好，但仍需仔细检查。 先决条件（我之前使用过）： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具：MSVS 2019 - 库文件：OpenCV 4.x版本 - 可选：MATLAB（如果需要使用matlab绑定）
     
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-Contrib.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 4.5.0及其贡献模块的MinGW构建版本的压缩包，适用于Windows环境下的计算机视觉项目开发。 OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-contrib
     
  • 车辆速度检测器：基于Python和OpenCV的Speed-Detector
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    Speed-Detector是一款利用Python语言及OpenCV库开发的车辆速度测量工具。它通过视频流分析估算车辆速度，为交通监控与研究提供技术支持。 这是一个利用Python与OpenCV库从交通摄像头的实时视频流中计算汽车速度的程序。该程序通过一个演示GIF来说明其工作原理，并且这个图示在文档里多次引用。 首先，我的程序会对输入视频进行裁剪处理，去除所有不必要的区域。如下面的动图所示，黑色方框覆盖了画面中有运动的部分但并不应该包含于我们的检测范围内。这些裁减区域能够通过手动选择（点击并拖拽“源图像”窗口）并在运行时保存到settings.json文件中（按下s键）。程序启动后会自动应用之前保存的裁剪区域。 接下来，一旦移除不需要的内容之后，我们可以利用计算机视觉技术来识别车辆。我采用的是KNN背景减法结合形态学操作的方法以分离出移动中的汽车并检测其轮廓。由于这些都是OpenCV库中默认提供的功能，在此不做过多解释；不过您可以在main.py文件的process_frame()和filter_mask()函数的第一部分找到相关代码实现细节。 通过这种处理方式，程序能够有效识别视频流中的车辆，并进一步计算它们的速度等信息。
     
  • Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1 结合 Opencv 进行面部表情捕捉
    优质
    本项目利用Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1结合OpenCV技术实现精准面部特征点检测，进一步支持复杂面部表情识别与分析。 使用Dlib FaceLandmark Detector 1.4.1 和 Opencv 实现面部表情抓取。
     
  • error_ellipse.rar_burstedd_ellipse 误差椭圆_error ellipse
    优质
    本资源包提供关于误差椭圆（Error Ellipse）的相关内容，包括理论介绍、应用实例和计算方法等资料。适合研究测量不确定度与数据处理领域的学者和技术人员参考使用。 误差椭圆通过计算得到，并绘制出相应的椭圆曲线。这些操作基于特征值与特征向量的计算结果进行。
     
  • Fast Ellipse Detection Using Arc Adjacency Matrix
    优质
    本文提出了一种基于弧相邻矩阵的快速椭圆检测算法，通过高效利用图像中的弧段信息来实现准确、实时的椭圆识别。 基于边缘连接方法的椭圆检测算法AAMED使用弧段邻接矩阵来获取所有可能的弧段组合，并通过一种基于采样点验证的方法进行确认。这种方法的核心在于利用弧段之间的关系快速而准确地识别出图像中的椭圆形结构。
     
  • Human Pose Estimation with OpenCV and OpenPose MobileNet: Implementation Details...
    优质
    本文详细介绍了使用OpenCV和基于MobileNet的OpenPose模型进行人体姿态估计的技术细节与实现方法。 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计的方法如下： 运行代码进行测试： - 使用网络摄像头：`python openpose.py` - 用图像测试：`python openpose.py --input image.jpg` 调整置信度阈值： 可以通过添加参数 `--thr` 来增加或降低置信度阈值，例如：`python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5` 注意事项： 我修改了代码以使用由提供的TensorFlow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 原始openpose.py文件仅使用超过200MB的Caffe Model，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改`cv.dnn.blobFromImage`并使用 `out = out[:, :19, :, :]` 进行调整。
     
  • (Mastering OpenCV) With Practical Computer Vision Projects and Included Code
    优质
    本书《Mastering OpenCV》通过实用计算机视觉项目和配套代码，深入讲解了如何使用OpenCV库解决实际问题。 《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》这本书包含了以下随书代码目录： 1. Chapter1_AndroidCartoonifier 2. Chapter2_iPhoneAR 3. Chapter3_MarkerlessAR 4. Chapter4_StructureFromMotion 5. Chapter5_NumberPlateRecognition 6. Chapter6_NonRigidFaceTracking 7. Chapter7_HeadPoseEstimation 8. Chapter8_FaceRecognition 9. Chapter9_FluidInteractionUsingKinect
     
  • Muon Detector Simulation Model
    优质
    Muon Detector Simulation Model是一款用于模拟缪子探测器性能和行为的软件工具。它通过精确计算物理参数来帮助科学家优化实验设计并预测观测结果。 Muon_Detector_Simulation 程序允许用户以 MeV 为单位的指定起始能量来模拟具有特定数量 μ 子的 μ 子探测器。为了使程序运行，用户需要更改他们想要保存两个最终逗号分隔值文件的位置，该文件可以位于“直方图”目录中。