基于Python和OpenCV的图像搜索系统（结合CBIR、深度学习与机器视觉技术），附带完整源代码和图片库

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简介：
本项目构建了一个利用Python及OpenCV开发的图像检索系统，集成了内容-based图像检索(CBIR)、深度学习和机器视觉技术。提供全面源码及示例图库以供研究与实践。该项目采用基于内容的图像检索（CBIR）技术，并使用OpenCV创建一个图像搜索引擎来提高匹配精度。项目要求Python 3.6或更高版本以及Numpy库、OpenCV库、nginx和php。本项目包括五个模块：数据预处理，定义图像描述符，索引化数据集，设计搜索引擎内核及执行搜索功能。该项目使用INRIA Holidays 数据集作为测试对象，该数据集中包含500组个人假日照片和各种场景类型（如自然风光、山景、水景等），每组图像是高分辨率的，并且每个图像组的第一张图是查询图片，其余为正确的检索结果。项目中采用颜色空间描述符与构图空间特征评价指标定义图像描述符。对于数据集中的每一幅图像都提取了HSV特征并保存在.csv文件中以便快速搜索其特征向量。当给定待搜索的图像时，系统会自动进行特征抽取、比对，并输出匹配结果及评分；同时也可以调节输出的结果数量以满足不同的需求。

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客服

基于Python和OpenCV的图像搜索系统（结合CBIR、深度学习与机器视觉技术），附带完整源代码和图片库

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本项目构建了一个利用Python及OpenCV开发的图像检索系统，集成了内容-based图像检索(CBIR)、深度学习和机器视觉技术。提供全面源码及示例图库以供研究与实践。该项目采用基于内容的图像检索（CBIR）技术，并使用OpenCV创建一个图像搜索引擎来提高匹配精度。项目要求Python 3.6或更高版本以及Numpy库、OpenCV库、nginx和php。本项目包括五个模块：数据预处理，定义图像描述符，索引化数据集，设计搜索引擎内核及执行搜索功能。该项目使用INRIA Holidays 数据集作为测试对象，该数据集中包含500组个人假日照片和各种场景类型（如自然风光、山景、水景等），每组图像是高分辨率的，并且每个图像组的第一张图是查询图片，其余为正确的检索结果。项目中采用颜色空间描述符与构图空间特征评价指标定义图像描述符。对于数据集中的每一幅图像都提取了HSV特征并保存在.csv文件中以便快速搜索其特征向量。当给定待搜索的图像时，系统会自动进行特征抽取、比对，并输出匹配结果及评分；同时也可以调节输出的结果数量以满足不同的需求。

利用Python和OpenCV开发的连连看图像识别助手（结合深度学习与机器视觉技术），附带完整代码和操作视频

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本项目运用Python及OpenCV框架，融合深度学习与机器视觉技术，打造了一款自动识别连连看游戏元素的辅助工具，并提供详尽的操作指南及源代码。该项目基于 pywin32 获取游戏图像信息，并使用 OpenCV 进行识别处理，实现相同图形的连通性分析。项目运行环境要求 Python 3.6 及以上版本，并需安装第三方库：pywin32、matplotlib、numpy、OpenCV 和 Pillow。项目包含四个模块：获取句柄、图像划分、建立矩阵和矩阵求解。游戏区图像在水平方向有19列，竖直方向有11行。确定连连看的游戏区域坐标进行划分并建立相应的数字矩阵，通过获取游戏窗口的句柄来实现这一过程。获得准确的游戏图像坐标后可以捕捉到其中的信息，并将这些信息转化为计算机可处理的形式。经过对游戏图像信息的处理之后，相同的图案会被转换成相同的数字，以便于计算机执行运算。测试结果显示，在进行相应处理后能够100%精准地识别所有图像，并且能够在游戏运行过程中实现自动操作。

利用Python和OpenCV的个人换脸应用智能化实现（结合深度学习与机器视觉技术），附带完整代码和视频教程（仅限于个人学习，不得用于商业用途）

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本项目基于Python及OpenCV，融合深度学习和机器视觉技术，提供一套个人化面部替换方案，并附有详尽的源码与教学视频。仅供非商业性研究使用。该项目基于OpenCV库，并利用Dlib提供的机器学习、数值计算、图模型算法及图像处理功能进行人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。项目运行环境要求Python 3.6及以上版本，所需库文件包括OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL（Pillow）、thikter和matplotlib。该项目包含七个模块：准备数据、提取面部标记点、调整脸部对齐方式、混合图像处理步骤、校正颜色偏差以及转换函数设计，并提供交互式界面以增强用户体验。关键库及数据准备如下： - dlib.get_frontal_face_detector()用于检测图片中的人脸，返回一个包含人脸矩形框的列表。 - dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)是特征提取器，它接收由人脸检测器提供的边界框作为输入，并输出68个人脸关键点的位置信息。这些预训练模型可以从Dlib官方网站下载。通过以上描述可以清晰地了解项目的实现方式和技术细节。

OpenCV 3计算机视觉的Python实现（附带相关源码和图片）

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本书深入浅出地介绍了如何使用Python语言及OpenCV 3库进行计算机视觉项目开发，涵盖大量实例与代码，并提供丰富的图像资源以供实践。 OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现及相关源码图片。

图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术

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本书详细介绍如何使用OpenCV 3.0.0库进行图像处理和机器视觉编程，适合计算机视觉领域学习者及开发者阅读。 OpenCV3是一款开源的计算机视觉处理平台，以跨平台性和高效率著称。它为开发者提供了强大的图片操作功能，并与多种编程工具兼容，使得开发人员能够更高效地编辑代码。根据BSD 3条款许可发布的OpenCV是免费且可以用于商业用途的。该库支持C++、Python和Java接口，在Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等操作系统上运行良好。优化方面，OpenCV是一个高度优化的库，特别适合实时应用程序的需求。其应用领域包括但不限于以下几点： 1. 人机互动 2. 物体识别 3. 运动分析 4. 机器视觉 5. 结构分析 6. 汽车安全驾驶 7. 图像分割 8. 人脸识别 9. 动作识别 10. 运动跟踪 11. 机器人技术

基于Python和TensorFlow的深度学习图像信息隐写技术

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本研究探讨了利用Python与TensorFlow开发深度学习算法，以改进图像中的信息隐藏技术。通过创新方法增强数据安全性及不可见性。基于深度学习的图像信息隐写的TensorFlow实现。这种方法利用了深度神经网络的强大能力来嵌入和提取隐藏在数字图像中的秘密信息，从而提高数据的安全性和隐蔽性。通过精心设计的模型架构以及训练策略优化，能够有效抵抗各种信号处理攻击及统计分析方法，确保通信过程中的信息安全传输。

基于深度学习的图像搜索实战.rar

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本资源为《基于深度学习的图像搜索实战》压缩包，内含利用深度学习技术进行高效精准图像检索的相关教程和代码实例。本教程分享的是基于深度学习的以图搜图实战方案，并提供完整版源码下载。课程从实际应用出发，借鉴了工业界的真实业务案例（如京东、淘宝等电商平台以及拍照搜题和搜索引擎中的搜索功能）。通过使用PyTorch工具进行图片特征抽取，并结合Facebook AI团队开源的相关库来构建聚类和相似性搜索的索引系统，最终实现在线图片检索。

Python身份证号码自动识别的源代码，结合OpenCV和Torch深度学习技术

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本项目运用Python编程语言，融合OpenCV图像处理库与Torch深度学习框架，实现对复杂背景中身份证号码的精准定位及字符识别。 Python身份证号自动识别源代码基于opencv和torch深度学习实现。测试图片为data/1.jpg，运行IdentityCard.py即可开始识别过程。若模型尚未训练完成，可以将IFTRAIN设置为True以先对模型进行训练。

基于深度学习的机器视觉技术在垃圾分类中的应用：完整代码与报告

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本项目运用深度学习技术解决垃圾分类问题，通过开发一套完整的机器视觉系统，实现对各类垃圾的自动识别和分类。包含详尽的代码及研究报告。本次实验采用六个类别的垃圾识别分类数据集进行研究，这六种类别分别是玻璃（glass）、硬纸板(cardboard)、金属(metal)、纸张(paper)、塑料(plastic)以及未分类的垃圾(trash)，旨在通过卷积神经网络模型完成这些类别之间的垃圾分类。鉴于当前许多城市已经开始推广垃圾分类政策，这项看似简单的任务实际上对于改善包括13亿人在内的广大民众的生活环境具有重要意义。实验要求每位同学独立建立并优化一个基于卷积神经网络（CNN）的分类模型，并使用Python语言进行实现。具体而言，需要完成的任务包括设计深度学习架构图、绘制和分析模型的学习曲线等；同时还需要研究不同超参数如学习率对最终结果的影响。卷积神经网络是一种模仿人类或动物视觉系统的结构化人工神经网络，其核心组成部分包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layers）。

机器视觉与手势识别结合的完整项目+基于OpenCV和Python的语言实现+适合学习实践

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本项目融合了机器视觉及手势识别技术，采用Python语言和OpenCV库进行开发，为初学者提供从理论到实践的学习资源。机器视觉结合手势识别的完整项目使用Python语言开发，并基于OpenCV实现，非常适合学习与实践。 **所需工具：** 本项目的运行需要PyCharm环境，在创建项目时请一并设置Python运行环境。 **基础库安装：** ```shell pip install numpy pip install scipy pip install python-tk ``` 直接执行`myGUI`或`main`脚本即可，也可以根据需求调整参数后重新训练模型。