opencv
这篇教学会介绍使用 OpenCV 搭配 NumPy 的基本数学运算,透过影像遮罩的方式,实现影像边缘羽化的效果 ( 边缘模糊化效果 )。 使用 np.zeros 建立黑色画布后,在画布中心加入白色的圆形,接着进行高斯模糊,就完成一张边缘模糊的遮罩图片。 import cv2 因为 OpenCV 的遮罩方法 ( 参考“影像遮罩” ) 所产生的遮罩“不具有半透明”的功能,因此如果要实现边缘渐层半透明的边缘羽化效果,必须根据黑色白色的比例进行主角与背景的混合,下方的程式码执行后,会读取一张和遮罩同样尺寸的图片,以及产生同尺寸的一张白色背景,根据遮罩的黑白比例,将白**域套用到图片,将黑**域套用到背景,就能产生边缘羽化的图片效果 更换背景图案,就可以做出边缘羽化的合成效果
在本节中 - 我们将学习直方图均衡化的概念并利用它来提高图像的对比度。 考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上
亚马逊于 1995 年打开了它的虚拟大门,并努力成为世界上最以客户为中心的公司,客户可以在这里找到并发现他们可能想在线购买的任何东西。成功的候选人将成为运营团队的关键成员,并将积极支持负责新亚马逊物流中心规划、设计和建设的项目经理。 SDE 北京,Devices智能设备团队,软件开发工程师岗位 - 如果希望在北京工作,请投递本职位
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构,并加速在商业产品中使用机器感知。作为BSD许可的产品,OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码
最开始学习编程的时候接触的是C语言,之后自然的过渡到C++语言,所以很长时间内会使用C语言风格编写C++代码(用的还挺顺)。后来随着学习的深入,逐渐发现更应该用面向对象的思想来学习和使用C++ 编译OpenCV 4.0时发现其C++代码已全面符合C++ 11规范,忽然发现之前学习的C++已经过了多个版本,经过查询后发现从C++ 11开始,C++语言完成了极大的转变,提供了足够多的数据结构和算法来替代C语言风格的编写 经过一段时间的C++ 11规范的学习和实践,小结常用的语法以及新增的规范: 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处!
人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术,人脸检测是根据所获得视频或者图片信息,利用图像处理和计算机视觉相关算法,从图像中判断是否有人脸,并给出存在人脸的数量和位置,更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。 本文在人脸特征提取中,采用基于卷积神经神经网络的提取算法来对人脸的特征进行特征提取,其次结合支持矢量基算法来对人脸进行分类。人脸识别系统主要分为人脸样本特征训练过程和人脸识别分类两大部分
1、开发基于图像处理算法的应用软件,用于工业4.0场景; 2、完成功能模块的设计、开发和调试; 3、编写测试文档、说明文档等; 4、根据现场反馈,完成故障诊断及修复。 1、本科及以上学历,计算机、自动控制、电子等相关专业; 2、熟练掌握C/C ++语言,熟悉使用Halcon.OpenCV、Visionprc或SCI库,精通数字图像处理算法(三年以上图像处理经验); 3、具备良好的代码书写规范和文档编写能力; 4、三年以上C++软件开发经验,精通Qt和C++;熟悉多线程下的内存管理,熟悉Sql,熟悉基于socket的网络应用开发; 5、具有良好的学习和沟通能力,有强烈的责任感和良好的团队合作精神。
这篇教学会介绍使用 OpenCV,搭配汽车特征模型,侦测影像中的汽车,并透过绘制形状的方式,使用方框标记侦测到的汽车,实现类似 AI 影像辨识的效果。 从下方网址下载汽车特征模型,下载后将 xml 档案和 Python 的程式档放在同一层目录下。 汽车特征模型:cars.xml 下方的例子执行后,会侦测影像中的汽车,并透过绘制形状的方式,使用方框标记侦测到的汽车,如果有发生侦测到不是汽车的形状,可以调整 scaleFactor 和 minNeighbors 参数再重新侦测 ( 实际使用后发现满容易误判汽车、或判断不到汽车,请自行斟酌使用 )