Advertisement

利用Python OpenCV进行数字图像处理及手势数字识别【100010948】

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


简介:
本课程通过Python和OpenCV库深入讲解数字图像处理技术与手势数字识别方法,适合希望掌握计算机视觉基础的学生和技术爱好者。 手势识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,在深度神经网络兴起之前就已受到广泛的关注。然而,早期使用的传统算法较为复杂,并且针对不同目标的手势变化需要调整相应的算法。 在本次作业中,我使用传统的技术实现了对手势数字0到5的识别功能。这一方法不仅适用于静态图像,还能实现在视频流中的实时手势识别。近年来,随着深度神经网络的应用越来越广泛,在计算机视觉领域尤为突出。这类模型的一大优势在于不需要人工设计特征提取算法,并且具有良好的普适性以适应不同种类的手势。 因此,我还训练了一个卷积神经网络来进行同样的任务。该项目的传统方法使用了Python的OpenCV库进行实现,而深度学习部分则基于Python的TensorFlow框架完成。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python OpenCV100010948
    优质
    本课程通过Python和OpenCV库深入讲解数字图像处理技术与手势数字识别方法,适合希望掌握计算机视觉基础的学生和技术爱好者。 手势识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,在深度神经网络兴起之前就已受到广泛的关注。然而,早期使用的传统算法较为复杂,并且针对不同目标的手势变化需要调整相应的算法。 在本次作业中,我使用传统的技术实现了对手势数字0到5的识别功能。这一方法不仅适用于静态图像,还能实现在视频流中的实时手势识别。近年来,随着深度神经网络的应用越来越广泛,在计算机视觉领域尤为突出。这类模型的一大优势在于不需要人工设计特征提取算法,并且具有良好的普适性以适应不同种类的手势。 因此,我还训练了一个卷积神经网络来进行同样的任务。该项目的传统方法使用了Python的OpenCV库进行实现,而深度学习部分则基于Python的TensorFlow框架完成。
  • Opencv-Python
    优质
    本课程旨在通过Python和OpenCV库讲解数字图像处理的基础知识和技术应用,包括图像读取、编辑及分析。适合初学者入门学习。 数字图像处理(Digital Image Processing)又称计算机图像处理,是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。在这个过程中,输入的是质量较低的图片,而输出则是经过改善后的高质量图片。常用的图像处理技术包括增强、复原、编码和压缩等方法。Python是一种面向对象且解释型的编程语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,并在之后进行了首次公开发布。
  • OPENCV
    优质
    本课程旨在教授如何使用OpenCV库进行高效、专业的数字图像处理。学习者将掌握从基础到高级的各种图像处理技术及编程实践。 几何操作、图像处理、直方图分析、阈值分割、边缘检测、轮廓检测、霍夫变换以及角点检测是计算机视觉领域中的关键技术。这些技术在图像识别与分析中扮演着重要角色,能够帮助我们更好地理解和利用数字图像信息。
  • OpenCV
    优质
    本项目运用OpenCV库实现图像处理与分析,专注于开发数字识别算法,旨在准确提取并识别图片中的数字信息。 通过OpenCV对图片上的数字进行识别的方法主要包括:首先寻找数字的外轮廓,然后根据这些轮廓提取出每个数字的矩形区域;接着利用模板匹配算法计算分割后的图像与预设模板之间的像素差值,以此来确定最相似的数字模板,并据此识别出图片中的具体数值。
  • OpenCV
    优质
    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV,实现对图像中数字的有效识别。通过训练模型和算法优化,提高在复杂背景下的数字检测精度与速度。 通过OpenCV对图片上的数字进行识别的步骤主要包括:首先寻找出数字的外轮廓;然后根据这些轮廓提取每个数字对应的矩形区域;接着将分割后的图像与预存模板进行比较,计算像素差值以确定最匹配的数字。
  • OpenCV
    优质
    本项目采用OpenCV库实现图像处理技术,专注于数字图像的检测与识别。通过训练模型以准确提取并辨识图片中的数字信息,适用于各种应用场景如自动化数据录入、智能监控系统等。 用于识别部分工件图像上的数字的方法主要包括:先进行图像平滑处理,然后使用Canny算子进行边缘检测,最后通过数字模板匹配来实现识别。
  • OpenCV和MediaPipe(包括石头剪刀布等
    优质
    本项目采用OpenCV与MediaPipe库实现手势识别功能,涵盖从0到9的手势以及经典游戏“石头、剪刀、布”的动作识别。 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别系统能够区分左右手,并定义了15种手势。用户可以根据需要自行增加新的手势类型。该系统支持数字、石头剪刀布等多种手势的识别。
  • (13)——(1)——matchShapes
    优质
    本篇文章探讨了通过OpenCV中的matchShapes函数进行手势识别的技术,专注于识别表示数字的手势形状。 在进行手形识别时,通常会先通过肤色分割来提取手部区域。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间下与背景有明显区别,因此可以利用这一特性有效分离出手的轮廓。在此过程中,我使用了形状匹配(matchShapes)方法来进行手形对比,并据此判断出代表的手势数字意义。不过需要注意的是,这种方法高度依赖于模板库的全面性,存在一定的局限性。
  • (13)——(1)——matchShapes
    优质
    本篇介绍如何使用OpenCV中的matchShapes函数进行手形数字识别,探索基于形状匹配的手势识别技术。 在进行手形识别时,通常会先执行肤色分割操作。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间与背景有显著差异,因此通过利用肤色特征可以有效地提取出手的区域。接下来我采用形状匹配(matchShapes)方法来对比手形,并据此判断出手指表示的具体数字意义。需要注意的是,这种方法很大程度上依赖于模板库的丰富程度,具有一定的局限性。
  • Python【100012586】
    优质
    本课程将教授如何使用Python编程语言和机器学习库TensorFlow或PyTorch对手写数字进行图像识别。参与者将学会构建、训练并测试简单的神经网络模型,实现对MNIST数据集中的手写数字的准确分类。通过实践项目加深理解卷积神经网络(CNN)在图像处理任务的应用。适合初学者入门机器学习和深度学习领域。 本毕业设计题目为手写数字识别项目。该项目要求安装Python3.X 64位版本及Tensorflow 1.x相关版本,并建议使用PyCharm作为开发环境,打开并运行main.py文件即可开始。 研究目标是利用Google研发的TensorFlow人工智能框架搭建Softmax回归模型和卷积神经网络(CNN)模型,并比较两者在手写数字识别上的性能差异。项目使用的数据集为MNIST数据库,该库包含55000张训练图像、10000张测试图像及5000张验证图像。每一张图片的尺寸均为28x28像素点,标签表示对应的数字。 通过构建和训练这两个模型后发现,在手写数字识别任务中,Softmax回归模型的准确率为91.92%,而卷积神经网络模型则达到了99.13%。这表明卷积神经网络在实际应用中的表现已经相当出色。 此研究为人工智能领域内的手写数字识别技术提供了理论支持与科研参考依据,并特别强调了机器学习、TensorFlow框架以及Softmax回归和CNN的相关知识的重要性。