Advertisement

《OpenCV视觉之眼》专栏涵盖图像处理的整体项目。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源是对《OpenCV视觉之眼》专栏的总结，聚焦于OpenCV-Python图像处理技术的全面内容。该项目囊括了图像处理的理论基础，包括详细的函数原理阐述，同时还涵盖了OpenCV官方库函数的应用。默认情况下，项目会调用开发者自行编写的基于原理的函数来完成图像处理任务。若您希望直接使用OpenCV库函数，只需移除相关代码注释即可。通过该项目，您可以探索OpenCV在图像处理方面的各种功能，例如特效处理、去噪处理、硬币检测、直线检测以及圆检测等，它构成了一个对《OpenCV视觉之眼》专栏内容的系统性总结与回顾。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 《OpenCV视觉之眼》专栏的图像处理综合项目
    优质
    本专栏的图像处理综合项目运用OpenCV库，涵盖从基础到高级的各种算法实践，旨在培养读者解决实际问题的能力。 该资源是《OpenCV视觉之眼》专栏的最终总结，涵盖了使用opencv-python进行图像处理的技术。该项目不仅包括根据原理编写的函数，还涉及了OpenCV官方库函数的应用，默认情况下会调用自定义编写的功能来实现对图像的处理；如果需要使用OpenCV库中的功能，则可以取消相关注释即可启用。 此项目通过OpenCV实现了多种图像处理技术，如特效、去噪、硬币检测以及直线和圆形物体的识别。这可以视作是对《OpenCV视觉之眼》专栏内容的一个全面总结。
     
  • (三)OpenCV图像处理之透视校正_05
    优质
    本教程讲解如何使用OpenCV进行图像透视校正，包括原理介绍、代码实现及应用案例分析，帮助读者掌握图像几何变换技巧。 拍摄或扫描的图像如果不是规则矩形形状，则可能对后期处理产生不利影响。为了校正得到正确的形状，需要使用透视变换技术。可以通过二值分割、形态学方法以及霍夫直线检测等步骤实现这一目标。 以下是相关代码示例： ```cpp #include #include opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; RNG rng; int main(int argc, char** argv) { Mat src, temp_threshold, temp_mor, temp_contours, temp_hough, dst; // 读取图像文件 src = imread(../path.jpg); if (src.empty()) { cout << 无法打开图片 << endl; ``` 这里的代码主要用于说明如何通过OpenCV库进行透视变换校正。实际应用中需要根据具体情况调整相关参数和处理步骤，以确保能够有效获取所需的图像形状矫正效果。
     
  • 无人驾驶视觉项目的图像处理大作业.zip
    优质
    本项目为无人驾驶视觉课程的大作业，专注于开发先进的图像处理技术，旨在提升自动驾驶汽车对复杂道路环境的理解与响应能力。 1. 本资源中的所有项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习，包括但不限于计科、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等专业。同时它也适合初学者进行进阶学习，并可用于毕业设计项目、课程作业或者演示初期立项方案等场景。 3. 对于有一定基础的学习者来说，也可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能需求，同样适用于毕业设计或课程实验任务中使用。 下载后请务必先查看README.md文件（如果有的话），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 无人驾驶视觉项目的图像处理大作业.zip
    优质
    本项目为无人驾驶视觉课程的大作业，专注于开发先进的图像处理技术，以提高无人车在复杂环境下的感知与决策能力。包含多种算法实现及测试代码。 在“图像处理大作业-无人驾驶视觉项目.zip”这个项目中，我们可以深入探讨图像处理技术在无人驾驶领域的应用。该项目可能包括一系列源代码、数据集、报告或其他相关资源，旨在帮助学生或研究人员理解如何利用计算机视觉技术来实现自动驾驶汽车的安全行驶。 一、图像处理基础 图像处理是计算机视觉的核心部分，它涉及对数字图像进行操作以提取有用信息或改善图像质量。常见的图像处理技术包括灰度化、直方图均衡化、滤波（如高斯滤波和中值滤波）、边缘检测（如Canny算法）以及二值化等。这些技术在无人驾驶领域用于预处理原始摄像头捕获的图像，以便后续分析。 二、特征检测与匹配 在无人驾驶视觉应用中，特征检测（例如SIFT、SURF、ORB等方法）和匹配是关键步骤。这些方法能够识别出图像中的显著点，并保持它们在不同视角下的稳定性，有助于计算物体间的相对位置和姿态，这对于定位、避障以及路径规划至关重要。 三、目标检测与识别 目标检测是指从图像中识别特定对象（如行人、车辆或交通标志）的过程。常用的方法包括经典的滑动窗口技术和现代的深度学习模型，例如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN。目标识别进一步确定了检测到的对象类别，通常结合CNN（卷积神经网络）来实现。 四、深度学习与卷积神经网络(CNN) CNN是当前图像处理和计算机视觉领域最常用的模型之一，在无人驾驶中尤为关键。通过大量标注数据训练的CNN可以学习图像中的层次特征，并用于任务如图像分类、目标检测以及语义分割等。例如，端到端自动驾驶系统可能包含多个CNN模块，分别负责不同的视觉任务。 五、语义分割 语义分割是对图像像素级别的分类过程，将图像划分为不同类别的区域（如道路、行人和车辆）。这有助于汽车理解周围环境，并做出准确的驾驶决策。FCN(全卷积网络) 和 U-Net 是常用的语义分割模型。 六、视觉定位与SLAM 同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)是无人驾驶中的关键技术之一，通过使用视觉传感器获取的数据来估计车辆的位置并构建环境的地图。ORB-SLAM和DSO（Direct Sparse Odometry）等视觉SLAM方法在实时性和鲁棒性方面表现突出。 七、路径规划与决策 基于图像处理和环境感知的结果，无人驾驶汽车需要制定合理的行驶路线，并根据当前路况做出相应的驾驶决策。A*算法、Dijkstra算法及RRT(快速探索随机树) 等路径规划技术可以找到最优或近似最优的行车线路；同时行为决策模型如MDP（马尔科夫决策过程）和RL（强化学习）用于指导车辆应对复杂的交通场景。 这个项目涵盖了图像处理，计算机视觉以及无人驾驶的关键技术，旨在让学生或者从业者实践并理解这些技术在实际应用中的作用与挑战。通过深入的学习及实践操作可以提升对无人驾驶视觉系统设计及实现的理解能力。
     
  • 图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术
    优质
    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
     
  • Matlab图像处理项目-染色体
    优质
    本项目运用MATLAB进行染色体图像处理，涵盖图像预处理、特征提取及染色体分类等关键技术，旨在提高染色体分析的准确性和效率。 图像1的尺寸为64x64像素，并使用32级灰度显示。每个像素包含一个字母数字字符，范围从0-9到A-V，对应于不同的灰度级别。 完成以下任务： 1. 在屏幕上显示原始图像。 2. 对该图像进行阈值处理并转换成二进制图像。 3. 确定对象的一像素薄化图。 4. 确定轮廓。 5. 标记不同对象。 操作要求如下： - 操作系统：Windows 10 - 软件版本：Matlab R2022b 主程序文件名为image1.m。运行该主程序后，通常会显示五个图像窗口。
     
  • 基于OpenCV的多目标追踪项目实战（涵盖视频处理、鼠标交互及Python实现）
    优质
    本项目运用OpenCV库进行多目标跟踪技术开发，结合视频处理与鼠标交互功能，并通过Python编程语言实现，为计算机视觉应用提供实用案例。 利用OpenCV的多目标追踪算法实现对视频中鼠标选取的多个对象进行跟踪处理，当前采用的是KCF算法。
     
  • OpenCV图像处理和计算机视觉入门教程.md
    优质
    本教程旨在为初学者提供使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉编程的基础知识和实践技巧。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个提供大量图像处理与计算机视觉功能的开源软件库。本教程旨在为初学者介绍如何使用OpenCV进行图像处理及计算机视觉开发的基础知识。
     
  • 使用Python和PyQt5进行OpenCV图像处理，涵盖基础功能
    优质
    本课程教授如何运用Python与PyQt5结合OpenCV进行图像处理编程，深入讲解包括读取、显示及操作图像等在内的基础知识。 项目学习分享 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源的源码。涵盖的技术包括STM32，ESP8266，PHP，QT，Linux，iOS，C++，Java，Python, Web技术（如Node.js和React），以及各种框架和技术栈比如Spring Boot 和 Django。 【技术】：Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis及容器化工具Docker和Kubernetes。
     
  • 基于OpenCV的单目视觉检测项目
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，致力于开发高效的单目视觉检测系统，适用于多种应用场景，如工业自动化和质量控制。 本资源提供了一个基于OpenCV的单目视觉检测QT工程项目，该项目整合了OpenCV强大的图像处理功能与Qt框架的图形界面优势，适用于开发高效的计算机视觉应用。资源内包含完整的源代码、详尽的操作指南以及操作演示视频，帮助开发者快速搭建单目视觉检测系统，实现图像采集、特征提取、目标识别等一系列视觉处理任务。无论是学术研究还是工业应用，本项目都能提供坚实的理论基础和技术支持。