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4. 使用LBP与OpenCV（含Python代码及数据集）

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简介：
本教程详细介绍如何利用局部二值模式(LBP)和OpenCV进行图像处理，并附有Python代码示例及所需数据集。 在本教程中，您将学习如何使用局部二元模式 (LBP) 和 OpenCV 进行人脸识别。 在此之前的一个教程里，我们讨论了人脸识别的基础知识，包括： - 人脸检测与人脸识别的区别； - 人脸识别算法的工作原理； - 经典的人脸识别方法和基于深度学习的方法之间的差异。 今天我们将首次尝试通过局部二值模式 (LBP) 算法实现人脸识别。在本教程结束时，您将能够搭建并运行您的第一个使用 LBP 的人脸识别系统。 要了解如何利用 LBP 和 OpenCV 实现这一目标，请继续阅读以下内容： 首先，我们会探讨用于人脸识别的局部二元模式（LBP）算法及其工作原理。 接着，我们将配置开发环境，并检查项目目录结构。 最后，我将向您展示使用 OpenCV 来实现基于 LBP 的人脸识别的具体步骤。 此方法最早由 Ahonen 等人在2004年的《基于局部二值模式的人脸识别》中提出。

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  • 4. 使用LBP与OpenCV（含Python代码及数据集）
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    本教程详细介绍如何利用局部二值模式(LBP)和OpenCV进行图像处理，并附有Python代码示例及所需数据集。 在本教程中，您将学习如何使用局部二元模式 (LBP) 和 OpenCV 进行人脸识别。 在此之前的一个教程里，我们讨论了人脸识别的基础知识，包括： - 人脸检测与人脸识别的区别； - 人脸识别算法的工作原理； - 经典的人脸识别方法和基于深度学习的方法之间的差异。 今天我们将首次尝试通过局部二值模式 (LBP) 算法实现人脸识别。在本教程结束时，您将能够搭建并运行您的第一个使用 LBP 的人脸识别系统。 要了解如何利用 LBP 和 OpenCV 实现这一目标，请继续阅读以下内容： 首先，我们会探讨用于人脸识别的局部二元模式（LBP）算法及其工作原理。 接着，我们将配置开发环境，并检查项目目录结构。 最后，我将向您展示使用 OpenCV 来实现基于 LBP 的人脸识别的具体步骤。 此方法最早由 Ahonen 等人在2004年的《基于局部二值模式的人脸识别》中提出。
     
  • 使用 OpenCV 和 Python 实现自动色彩校正（含 python 代码及数据集）
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    本项目采用OpenCV和Python实现图像自动色彩校正，并提供相关Python代码及数据集。旨在优化图像处理技术。 我们发现了如何执行直方图匹配。通过这种方法，可以获取一张图像的颜色分布，并将其与另一张图像进行匹配。 颜色匹配的实际应用是实现基本颜色校正以达到颜色恒定性。 颜色恒定性的目标是在不同光源和照明条件下正确感知物体的颜色（这虽然听起来简单，但实际上非常具有挑战）。 计算机视觉从业者可以使用颜色校正卡来帮助获得这种颜色恒定性： - 检测输入图像中的颜色校正卡； - 计算卡片的直方图，其中包括不同颜色、色调、阴影以及黑色、白色和灰色的变化； - 将从颜色卡中得到的直方图匹配应用于另一张图片以尝试实现颜色恒定性。
     
  • 使用Python和OpenCV进行LBP特征提取的示例代码
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    本示例代码展示了如何利用Python与OpenCV库来实现局部二值模式(LBP)特征的提取，适用于图像处理及计算机视觉领域的学习者和开发者。 本段落主要介绍了使用Python结合OpenCV实现LBP特征提取的示例代码，并详细解释了相关步骤。对于学习或工作中需要应用此技术的人来说，具有很好的参考价值。希望有兴趣的朋友可以跟随文章一起学习实践。
     
  • 《使用Python掌握OpenCV 4》(Mastering-OpenCV-4-with-Python): Packt发行版
    优质
    本书由Packt出版，旨在指导读者利用Python语言深入学习和应用OpenCV 4进行计算机视觉开发。通过丰富的实例与教程，帮助开发者掌握图像处理、视频分析等核心技能。 使用Python掌握OpenCV 4 是由Packt发行的一本实用指南书籍，涵盖了从图像处理、增强现实到利用OpenCV 4 和 Python 3.7 进行深度学习的广泛主题。 本书旨在帮助读者理解并运用 OpenCV，这是一个开源计算机视觉和机器学习库。通过使用这个强大的工具集，开发人员可以构建涉及图像处理、运动检测以及图像分割等领域的完整项目。对于Python用户来说，OpenCV提供了将最佳C++ API与流畅易用的Python语言相结合的能力，从而使得实时运行复杂的计算机视觉算法成为可能。 书中详细介绍了以下令人兴奋的功能： - 处理文件和图像，并深入探讨各种先进的图像处理技术。 - 掌握不同类型的图像转换操作，如平移、调整大小以及裁剪等技巧。 - 了解如何构建直方图来进行轮廓检测、过滤及绘制等工作流程。 - 使用增强现实（AR）框架进行3D可视化设计与实现。 - 应用机器学习和深度学习算法来解决计算机视觉问题。 如果您认为这本书符合您的需求，欢迎立即获取！所有代码都按照章节进行了分类整理。例如，在目录结构中可以找到名为Chapter02的文件夹等。
     
  • 使用TensorFlow的手写体识别Python代码（含数据集）
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    本项目提供了一套基于TensorFlow框架的手写数字识别系统源码及训练所需的数据集。利用Python编写高效、简洁的机器学习模型，适用于初学者实践深度学习与图像分类任务。 使用Python语言，并借助TensorFlow框架构建了一个两层卷积神经网络模型，用于处理手写体识别任务的MNIST数据集。该模型实现了高达99%的识别准确率。
     
  • 使用dlib（HOG和CNN）的人脸检测（含Python代码及数据集）
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    本项目介绍如何使用dlib库中基于HOG与CNN的人脸检测方法，并提供相应的Python实现代码及训练数据集。 dlib 库是人脸识别领域中最常用的软件包之一，face_recognition将其功能封装成一个易于使用的API。 人脸检测的复杂性要求有大量的面部数据支持。拥有多样化且精心策划的数据集对于创建能够处理姿势、表情及光照条件变化的人脸识别模型至关重要。 Roboflow为计算机视觉管道的每个阶段提供免费工具，简化工作流程并提高工作效率。 注册或登录您的Roboflow账户以访问先进的数据集库，并彻底改变您的计算机视觉管道。 您可以选择自己的数据集，或者使用各种有用的数据集库。将40多种格式的数据引入Roboflow中进行训练，在多个平台（API、NVIDIA、浏览器、iOS等）上部署模型，并连接到应用程序或第三方工具。
     
  • 利用Haar级联实现OpenCV的实时人脸检测（含Python代码及数据集）
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    本教程介绍如何使用Haar级联和OpenCV进行实时人脸检测，并提供Python代码和所需的数据集，适合初学者快速上手。 首先建议 Angelos 研究 Movidius NCS 和 Google Coral USB Accelerator 这样的协处理器。这些设备能够实时运行基于深度学习的面部检测器（包括 OpenCV 的深度学习面部检测器），即使计算量很大。 然而，我不确定这些协处理器是否适合 Angelos 使用，因为它们可能价格昂贵且耗电量大。 我回顾了 Angelos 提出的问题，并查看了我的档案以寻找有用的教程。令我惊讶的是，我没有编写过关于使用 OpenCV 的 Haar 级联进行人脸检测的专门教程！ 虽然深度学习面部检测器可以提供更高的准确度和更稳健的人脸识别功能，但 OpenCV 的 Haar 级联仍然有其应用价值： 它们在资源受限设备上的运行速度非常快。 Haar 级联模型尺寸很小（930 KB）。 尽管如此，Haar 级联确实存在一些问题，例如容易产生误报并且准确率低于 HOG + Linear SVM、SSD 和 YOLO 等算法。然而，在资源受限的设备上使用时，它们仍然是有用的和实用的选择。 今天您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸检测。
     
  • 13.使用Python和OpenCV进行连接组件的标记与分析（含数据集）
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    本教程介绍如何利用Python结合OpenCV库对图像中的连接组件进行标注及分析，并包含相关数据集供实践。 在本教程里，你将学习如何使用OpenCV进行连接组件标记与分析。我们将重点介绍OpenCV中最常用的连接组件标记功能——`cv2.connectedComponentsWithStats`。 连通分量标记（也称为连通分量分析、blob提取或区域标记）是一种图论算法的应用，用于确定二值图像中“斑点”状区域的连通性。 我们通常在使用轮廓时也会用到连通分量分析；不过，通过连接组件标记可以让我们对二进制图像中的斑点进行更细致的筛选。当使用轮廓分析时，经常会受到轮廓层次结构（即一个轮廓包含另一个）的限制。而利用连通组件分析，则能够更容易地分割和解析这些结构。 例如，在计算二值车牌图片中每个单独连接分量的情况下，可以依据它们的一些属性（如宽度、高度、面积或密度等）来过滤斑点。这就是我们今天要在此实现的任务。
     
  • 使用Python抓取和可视化电影数据分析（含数据集及爬虫代码）.rar
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    本资源提供了一个使用Python进行电影数据抓取与可视化的教程，包括完整数据集及爬虫代码，适合学习网络数据采集与分析。 本次爬取的目标网站是阳光电影网（https://www.ygdy8.net），使用的技术为requests和xpath。主要获取2016年到2023年间的所有电影数据。 在Visual Studio Code中进行开发，通过requests发送请求，并利用xpath解析网页内容。获取的字段信息包括： - 电影译名 (Video_Name_CN) - 片名 (Video_Name) - 地产 (Video_Address) - 类别 (Video_Type) - 语言 (Video_language) - 上映时间 (Video_Date) - 豆瓣评分（Video_Number） - 片长 (Video_Time) - 导演 (Video_Daoyan) - 主演列表（包含所有主演）(Video_Yanyuan_list) 以上是本次爬虫任务的主要内容。
     
  • 使用OpenCV进行信用卡数字识别（含完整Python代码）
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    本教程详细介绍了如何利用OpenCV和Python实现信用卡数字自动识别，并提供了完整的源代码供读者实践参考。 本段落介绍了一个基于OpenCV库实现的信用卡数字识别系统。该系统能够从信用卡的图像中自动识别并提取卡号信息，显著提高了输入效率与准确性。文章首先概述了数字识别技术在金融领域的应用背景，并详细阐述了系统的原理，包括图像预处理、数字定位、特征提取和分类识别等关键步骤。文中说明了如何利用OpenCV进行图像处理及结合支持向量机（SVM）等机器学习算法以提升准确率。 该信用卡数字识别系统适用于金融科技、电子商务以及客户服务等领域。在金融科技领域，此技术能快速录入卡信息，减少人为错误，并提高支付和验证的安全性与效率；而在电商环境中，则可简化在线支付流程，改善用户体验。此外，在客服场景中也能帮助工作人员迅速获取客户卡片详情以加快问题解决速度。同时该系统还可以用于信用卡欺诈检测及风险管理，通过分析使用模式识别异常交易。 本段落旨在提供一个准确且可靠的信用卡数字识别解决方案，并详细解释了整个代码实现过程以及关键部分处理方法，包括图像噪声的管理、数字分割和分类器训练与应用等环节。