利用 OpenCV 开发的机器视觉应用实验，麻将识别项目。

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简介：
该系统能够从一副完整的麻将图像中提取出每一个独立的麻将牌，并准确识别出每张麻将牌所包含的图案和符号。通过整合先前实验中获得的图像处理技术和相关理论知识，系统运用投影方法对整副麻将图像进行分割和归一化处理，从而生成一系列独立的单麻将图像。随后，系统采用像素级别的绝对差值运算等技术，将分割得到的麻将牌与预先建立的、带有标签的单个模板麻将进行精确比对，以此来识别出每张麻将牌所代表的含义（即赋予其一个唯一的标签）。最终，系统得以完整地分割并识别出整副麻将，为随后的机器视觉检测任务提供坚实的基础。在实验过程中，务必妥善保存中间产生的处理结果，以便于后续的调试和分析工作。

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客服

基于OpenCV的麻将识别实验（机器视觉应用）.zip

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本项目为基于OpenCV库开发的麻将识别系统，旨在通过机器视觉技术实现对麻将牌的自动检测与分类。项目文件包括源代码、测试图片及详细文档说明，适合初学者和研究者学习使用。通过运用之前实验中学到的图像处理技术和相关知识，我们可以从一副麻将的整体图片中分离出每一个单独的麻将，并识别每个麻将的具体内容。首先采用投影法对整副麻将图进行分割并归一化为多个独立的单个麻将图片；然后利用像素级绝对差值运算等技术将这些分离出来的麻将以与带编号的标准模板图像对比，从而确定该麻将的实际含义（形式上表现为一个个具体的标号）。这项工作为进一步开展机器视觉检测任务打下了基础。在整个实验过程中，应当保存好每一个步骤的处理结果以方便调试和分析。

车牌识别与机器视觉（使用opencv-python）

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本项目采用OpenCV库进行Python编程，旨在实现高效的车辆车牌自动识别系统。结合机器视觉技术，能够准确、快速地检测并解析图像中的车牌信息，适用于交通管理、智能停车等多种场景应用。用于车牌检测和识别的系统包括三个ONNX模型：一个负责车牌识别、另一个进行车牌检测，还有一个专门针对各种货车特征进行识别。给定车辆图片后，该系统能够准确地识别出车牌号码及颜色信息。

利用OpenCV的行人识别项目

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本项目旨在通过OpenCV库实现高效的行人检测与识别技术，应用于视频监控、智能安防等领域，提升公共安全及自动化水平。在计算机视觉领域，行人检测是一项关键任务，在智能交通、视频监控及安全防范等多个场景中有广泛应用价值。本段落将深入探讨一个基于OpenCV的行人识别项目，该项目采用Python编程语言，并结合支持向量机（SVM）算法与HOG特征提取方法来实现对视频流中行人的精准检测。首先介绍OpenCV库的功能和特点。作为开源计算机视觉软件库，OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括读取视频、帧处理及显示图像等操作，为行人识别项目提供坚实的技术支持。接下来是关于HOG特征提取技术的应用说明。作为一种有效的局部特征描述符，HOG通过统计图像中各个区域的梯度方向直方图来描绘物体形状和结构特性，在光照变化或部分遮挡情况下仍能保持良好的检测效果。在本行人识别项目里，“myhogsvm_default.py”文件可能是实现HOG特征提取的主要代码。此外，本段落还探讨了SVM算法在此类任务中的应用价值。作为一种监督式学习模型，SVM通过寻找最佳超平面来区分不同类别数据，在行人检测中可作为分类器使用以训练和验证由HOG生成的特征向量。“myhogsvm_default.py”及“myhogsvm__default_test.py”文件可能包含用于训练与测试SVM模型的相关代码。项目实际操作流程大致如下：首先，通过OpenCV读取名为“walking.avi”的视频；然后逐帧处理并使用HOG算法提取行人特征；接着利用预训练的SVM分类器对这些特征进行分类以判断是否存在行人的可能性；最后将识别出的人体区域标记并在图像中显示出来。此外，“INRIAPerson.zip”文件可能包括了广泛使用的INRIA行人检测数据集，该数据集中包含各种场景下的行人图片，有助于模型训练及验证的准确性。此项目通过结合HOG特征提取与SVM分类器实现了对视频流中的高效行人识别处理。这不仅加深了我们对于计算机视觉中基础原理和技术的理解，还为后续智能视觉应用开发奠定了坚实的基础。

机器视觉的应用: 机器视觉的应用

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机器视觉是一种通过计算机模拟人类视觉系统的技术，广泛应用于工业检测、自动化控制及医疗等领域，实现高效精准的数据采集与分析。机器视觉是一种结合了图像处理、计算机视觉及光学技术的综合应用领域，旨在模拟人类视觉功能进行自动化检测、识别、分析与理解。它在多个行业均有广泛应用，包括但不限于医疗设备、金属制造、纸制品加工、制药业和塑料工业等。特别是在质量控制环节中，机器视觉系统能够执行多种检验任务：如外观检查、尺寸测量、缺陷探测及污染物检测，并能验证产品的完整度。例如，在汽车制造业里，该技术可以确保零部件的正确装配，精确评估焊接的质量并校准车辆上的VIN标识以保障合规性与可追踪性。此外，它还能读取和确认条形码或数据矩阵编码等标签信息，从而避免生产中的错误降低成本。机器视觉同样在自动化领域发挥着重要作用，比如用于机器人引导及定位操作中提供精确的X、Y轴坐标以及旋转角度Θ的信息指导机械臂准确移动零件以提高效率与精度。例如，在装配线作业时，系统可帮助检测点焊质量确保焊接数量和位置无误；同时也能保证冲压件正确对齐或在喷漆工序中实现颜色及形状匹配优化车身组装流程。测量是机器视觉的另一项核心功能：它能准确地测定物体的关键尺寸（如大小、距离、方位角）并将这些数据与预设标准进行比对，从而确保产品的一致性和高质量。这种非接触式的精确度量方式克服了传统手工测量方法中的主观偏差和误差。此外，光学字符识别(OCR)及光学字符验证(OCV)技术使得机器视觉系统能够辨识并确认文本字符串（如组件追溯信息）的准确性与合规性以提高生产效率。通过提供高效且精准的自动化检测手段，机器视觉帮助制造企业实现高质量产品的产出、减少废品率进而提升利润空间同时降低对人工检查环节的需求。随着技术的进步，分布式视觉网络和PLC通信系统的集成进一步增强了其在现代工业自动化的价值与应用范围。

详解OpenCV：实用计算机视觉项目的剖析

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本书深入浅出地解析了如何利用OpenCV库进行计算机视觉项目开发，涵盖了从基础到高级的各种技术与应用案例。学习OpenCV，理解其原理，并深入掌握其实用技巧，解析实际的计算机视觉项目。

机器视觉及模式识别实验.rar

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本资源包含机器视觉和模式识别实验的相关内容，包括图像处理、特征提取与分类等技术实践，适用于学习计算机视觉原理与应用。重庆大学机器视觉与模式识别实验报告及实验手册结合了华为云的实践内容。

计算机视觉结合机器学习——项目实战：信用卡数字识别

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本项目聚焦于运用计算机视觉与机器学习技术实现信用卡数字识别。通过图像处理和深度学习模型训练，准确提取并识别信用卡上的数值信息，为自动化账单处理提供高效解决方案。计算机视觉是一个涉及图像处理与分析的领域，它利用算法和技术使机器能够理解并解释视觉数据。该领域的研究课题包括但不限于目标检测、图像识别、场景理解以及深度学习在视觉任务中的应用等。这些技术广泛应用于自动驾驶汽车、医学影像分析和安全监控系统等领域，为现代社会带来了诸多便利和发展机遇。

基于OpenCV和Qt框架的C++视觉识别软件开发（仅用于计算机视觉研究）

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本项目是一款基于C++编程语言，利用OpenCV与Qt框架开发的视觉识别软件。它专为计算机视觉领域的科研工作设计，旨在简化图像处理流程并提升算法实现效率。在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）与Qt框架的结合是常见的开发选择，特别是在构建C++应用时。这份资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别和机器学习等功能的算法。支持多种编程语言，包括C++，这使得开发者可以方便地实现图像处理和计算机视觉任务。在示例教程中，你可能会找到如图像读取、基本操作（例如缩放、旋转、颜色空间转换）、滤波、边缘检测以及特征匹配等经典案例。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件，使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时，Qt可以用来构建用户交互界面，并展示处理结果。在教程中可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV，在窗口上显示经过OpenCV处理的图片以及响应用户的输入以控制处理流程。虽然资源提到代码不完善且存在错误，但它们仍能作为一个起点帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点： 1. **整合OpenCV与Qt**：这通常涉及到配置项目的编译设置、确保正确链接OpenCV库，并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**：可以利用`QLabel`或者`QImage`来展示经过处理的图片。 3. **事件处理**：学习如何捕获用户事件，如按键或鼠标点击，并根据这些事件调用OpenCV的相关函数进行响应。 4. **线程管理**：由于图像处理通常需要较多时间，可能要在后台线程中执行以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理机制。 5. **错误调试**：资源中的bug是学习过程的一部分；通过解决这些错误可以更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**：这个基础框架提供了很大的发展空间，你可以逐步完善代码、增加更多功能如对象检测、人脸识别以及深度学习模型的集成等。研究这些材料不仅可以帮助你掌握OpenCV和Qt的基本用法，并且还能了解如何将两者结合以创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管可能需要调整和完善现有代码，但这个过程本身就是一个很好的学习机会。

详解OpenCV：实用计算机视觉项目剖析.pdf

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本书《详解OpenCV：实用计算机视觉项目剖析》深入浅出地介绍了OpenCV库的功能与应用，通过多个实践案例解析了如何利用该库进行高效的计算机视觉项目的开发。适合希望在计算机视觉领域进一步探索的开发者和研究者阅读学习。 OpenCV项目实战可以清晰地展示图像处理的流程，方便大家学习。

计算机视觉与深度学习实践指南——利用MATLAB和Python进行视觉场景识别的项目开发案例教程.pdf

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本书为读者提供了使用MATLAB和Python在计算机视觉领域应用深度学习技术的实际指导，通过丰富的项目案例讲解视觉场景识别的技术细节及实践方法。近年来，深度学习在多个领域得到了广泛应用，并取得了显著成果。2012年10月，Hinton教授及其学生采用深度卷积神经网络模型，在著名的ImageNet问题上取得当时世界上最好的成绩，引起了广泛关注。Facebook的人脸识别项目DeepFace基于深度学习搭建，可应用于分辨两幅现实场景的照片是否包含同一张人脸，并且其判断准确度已接近人类平均水平。虽然人类也可以完成这项任务，但难以处理大量并发数据，具有局限性。因此，基于深度学习的人脸识别可以综合运用计算机的高性能并行计算能力，在互联网图像大数据处理中展现巨大潜力。在人工智能领域，计算机视觉与深度学习是当前热点技术。结合使用这两种强大的工具可以解决复杂的图像识别和分析问题。本教程《计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程》深入探讨了如何利用这些工具进行视觉场景的识别。 2012年ImageNet挑战赛上，Hinton教授团队采用深度卷积神经网络（CNN）取得了突出成绩，标志着其在图像识别领域的里程碑式进步。他们的成功展示了深度学习处理大量图像数据的强大能力，如Facebook的DeepFace项目能够以接近人类水平的准确性进行人脸识别。相比人类，深度学习模型能更好地处理高并发的数据，并适合大规模图像处理任务。计算机视觉中，深度学习的优势在于它可以自动学习和提取特征，无需过多人工干预。传统的机器学习算法依赖于特征工程，而深度学习通过多层神经网络自动生成特征表示，降低了复杂度，在处理自然图像时能够有效捕捉复杂的规律。本教程中的案例基于Corel图像库，并使用MATLAB的matconvnet工具箱进行深度学习实验。matconvnet是研究者常用的MATLAB接口之一，支持GPU加速，可以快速实现网络模型构建和训练。对于初学者和开发者来说，matconvnet提供了一种便捷途径来应用和评估深度学习模型。在实践部分，教程首先介绍如何配置并安装matconvnet，并设置CUDA工具箱和cudnn以利用GPU资源。通过`gpuDevice`命令可以检查MATLAB环境中GPU的可用性。接下来，指导读者创建训练集、设计及训练深度学习模型以及进行识别验证。这些步骤涵盖了从数据预处理到模型评估的完整流程。本教程为读者提供了理论与实践结合的知识，并通过使用MATLAB和Python的实际案例帮助理解并掌握如何运用深度学习技术解决实际视觉识别问题，无论是对深度学习感兴趣的初学者还是有经验的研究者都能从中受益，提升在该领域的技能。