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乒乓球识别-树莓派OpenCV应用.zip

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简介:
这是一个基于树莓派和OpenCV开发的乒乓球识别项目,通过计算机视觉技术实现对乒乓球运动状态的捕捉与分析。 使用树莓派上的opencv-python进行乒乓球识别。通过USB摄像头采集环境中的数据,检测视频中的乒乓球,并识别其颜色。

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客服
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  • -OpenCV.zip
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    这是一个基于树莓派和OpenCV开发的乒乓球识别项目,通过计算机视觉技术实现对乒乓球运动状态的捕捉与分析。 使用树莓派上的opencv-python进行乒乓球识别。通过USB摄像头采集环境中的数据,检测视频中的乒乓球,并识别其颜色。
  • pingpang.zip_verilog vga_verilog VGA
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    这段代码是用于实现乒乓球游戏的Verilog设计,通过VGA接口输出显示,模拟了经典的乒乓球碰撞和运动物理效果。 一个用Verilog编写的简单乒乓球程序,用于在VGA上显示小球和挡板。
  • 数码管数字 OpenCV
    优质
    本项目介绍如何使用OpenCV在树莓派上进行数码管数字图像处理及识别,适用于电子显示板等应用场景。 使用树莓派进行数码管数字图像识别的项目可以采用KNN算法。这个项目的目的是让初学者也能轻松理解并上手实践。通过简单的代码和详细的解释,即使是编程基础薄弱的人也能够掌握基本的知识和技术要点。这是一个很好的机会来尝试一些有趣的技术应用,并且加深对机器学习基础知识的理解。
  • 使Python和OpenCV人脸
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,在树莓派设备上实现人脸识别功能,适用于家庭安全监控、智能门禁系统等场景。 树莓派可以使用Python和OpenCV识别人脸,并且经过调整后也可以识别其他物体。
  • 基于Qt和OpenCV圆心检测与
    优质
    本项目采用Qt和OpenCV技术,旨在开发一个能够精准检测并识别乒乓球运动中圆心位置的应用程序,为体育科研及训练提供技术支持。 基于Qt+OpenCV的乒乓球圆形圆心检测识别功能强大,支持单张图片或指定文件夹下所有图片的批量处理。无论是单一还是多个乒乓球在图像中的情况都能准确地进行识别与定位。 完成检测后,系统会显示所有被分析过的图片,并且会在每一张图中用特定的方式标示出每一个乒乓球及其圆心的具体位置。同时,在后台日志输出中,还会详细列出每个检测到的乒乓球的确切坐标和半径信息。
  • 基于OpenCV的人脸.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何利用树莓派硬件平台结合开源计算机视觉库OpenCV进行人脸识别项目的开发与实践。 为了实现图像识别功能,首先需要获取图像数据。因此掌握树莓派CSI摄像头的安装与使用方法至关重要。 1. 了解摄像头的基本工作原理,并完成其安装及配置。 2. 学习OpenCV库及其相关环境设置,以便进行人脸识别开发。 3. 收集并整理人脸信息资料。 4. 利用收集到的人脸数据进行训练和模型优化。 5. 开发算法以捕获待分析的面部特征,并返回最匹配的所有者ID及识别器对这一结果的信任度评估。 通过以上步骤可以实现人脸识别功能。
  • -OpenCV-Python.rar
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    本资源为一个包含Python编程语言在树莓派上使用OpenCV库进行计算机视觉应用开发的学习包。内含教程和示例代码,适合初学者掌握图像处理与机器视觉项目。 里面包含5个wheel文件: - opencv_python-3.4.3.18-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv6l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
  • 车牌
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    本项目旨在通过树莓派实现车牌自动识别系统,结合Python编程和机器学习技术,提高交通管理效率,具有低成本、易部署的特点。 本代码主要分为四个部分:车辆高度判断、图像采集、车牌识别以及通信设置。 在通信方面,树莓派通过设定波特率、COM口及停止位参数与单片机进行串行通讯,并将获取到的车牌信息发送给单片机。 对于摄像头配置而言,树莓派会初始化摄像头以便后续直接调用以实现拍照功能。车辆高度判断部分采用了激光对射模块:当检测到超过设定的高度时,返回电平会发生变化。而核心的车牌识别环节则负责处理包含车牌信息的图像,并最终提取出所需的车牌数据。
  • OpenCV
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    简介:本项目提供适用于Raspberry Pi设备的OpenCV库安装指南与优化技巧,助力开发者在树莓派上轻松实现计算机视觉应用。 树莓派OpenCV使用的库包括颜色识别跟踪、人脸识别、手势识别、形状识别、条码识别以及二维码识别等功能。相关博文详细介绍了这些功能的实现方法和技术细节。
  • 基于的面部算法_Raspberry_FaceRaspberry_人脸算法
    优质
    本项目介绍一种在树莓派上实现的人脸识别算法。通过利用树莓派的硬件资源和软件支持,实现了高效且准确的人脸检测与识别功能,适用于各种智能监控场景。 基于树莓派的人脸识别算法包括电路原理图和结构框图。