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opencv 文章

基于OpenCV的生产日期字符识别研究*

  • 利用OpenCV-python和开源OCR技术进行图像预处理,并通过训练得到一个专属字库,能较为精准地识别生产日期字符。针对如何提高商品标签识别系统的工作效率,从改善商品标签图像质量和提高识别算法效率入手进行研究,目的是提高生产效率、提升产品质量。
  • 关键字: 202107  图像预处理  OpenCV  字符识别  Tesseract-OCR  

基于人脸识别的图书馆智能门禁系统

  • 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。本课题通过树莓派、OpenCV等来完成图书馆门禁系统,通过录入人脸信息,系统识别成功则开通门禁,识别失败则报警。本系统完成了门禁系统的设计要求,实现了图书馆的门禁智能化。
  • 关键字: 202104  树莓派  Linux  OpenCV  图书馆门禁  

OpenVINO+OpenCV 文本检测与识别

  • 模型介绍  文本检测模型  OpenVINO支持场景文字检测是基于MobileNet的PixelLink模型,该模型有两个输出,分别是分割输出与bounding Boxes输出,结构如下:  下面是基于VGG16作为backbone实现的PixelLink的模型结构:  输入格式:1x3x768x1280 BGR彩色图像  输出格式:  name: "model/link_logits_/add", [ 1x16x192x32 0] – pixelLink的输出 name: "
  • 关键字: OpenVINO  OpenCV  文本检测  文本识别   

OpenCV 开源协议更改为 Apache 2

  • 为了庆祝OpenCV20周年,OpenCV 5 即将发布。OpenCV 5.0带来了很多新特性以及改进,一个比较重要的改变是OpenCV 的开源许可协议将从 3-clause BSD 变更为 Apache 2。OpenCV项目自发布以来就一直使用BSD协议,它允许开发者在教育、研究、个人项目还是商业产品等任意项目中使用OpenCV库,没有任何限制。但BSD 协议已很难满足快速发展的计算机视觉领域,尤其是BSD协议不涉及专利,这意味着使用BSD协议的代码可能包含一些专利算法的实现。在计算机视觉领域,
  • 关键字: OpenCV  计算机视觉  OpenVINO    

Intel 开源计算机视觉库 OpenCV 4.4.0 发布 SIFT算法已移至主存储库

  • OpenCV4.4.0发布了。OpenCV是Intel开源计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。此版本更新亮点包括:l SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法已移至主存储库(SIFT的专利已过期)l DNN 模块n 改进的图层/激活/支持更多模型:  最新的Yolo v4检测器,禁用了[yolo]层(Yolo v3和Yolo v4)中每层的NMS,因为它们是不正确的——在所有检测中使用cv::dnn
  • 关键字: OpenCV  英特尔  人工智能,OpenVINO  

OpenCV+Python计算机视觉导学——目录汇总

  • EEPW的各位小伙伴们大家好,很荣幸,能够借EEPW的风水宝地,做一期有关OpenCV的教学系列帖。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,使用它,我们可以完成对数字图像的一系列处理工作,从而进一步设计图像识别类的运用,比如停车场的车牌号码识别,马路上的道路交通标识识别,物品识别,人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效,同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了
  • 关键字: OpenCV  Python  计算机视觉  

基于Tensorflow的智能垃圾分类系统的研究与设计

  •   祝朝坤,魏伦胜(郑州工商学院,河南 郑州 451400)  摘 要:本研究旨在开发一种基于TensorFlow的深度学习应用程序,该应用程序通过OpenCV图像处理检测垃圾中的垃圾类型。为了提供最有效的方法,本研究对众所周知的深度卷积神经网络体系结构进行了实验。经测试Inception-v4的准确率要优于其他同类模型。本研究的模型是经过精心优化的深度卷积神经网络体系结构,用于对选定的可回收对象类别进行分类,其数据将通过STM32硬件端进行分析进而控制整个垃圾分类系统。  关键词:TensorFlow;
  • 关键字: 202006  TensorFlow  Inception-v4  垃圾分类  STM32  OpenCV  

基于OpenCV的交通灯绿信比智能调节装置的设计

  •   祝朝坤,李宗贤(郑州工商学院,河南 郑州 450000)  摘 要:基于树莓派为核心器件来设计的智能交通灯控制器,采用摄像头来实时的捕捉路口的照片,发送给树莓派,在树莓派上运行OpenCV视觉库来处理分析路口车辆的数目。通过串口发送给STM32F103C8T6微控制器来设置红绿灯亮灭的时长,最后可以通过屏幕显示车流量,等待时间等信息。设备可靠性高、实用性强、操作简单。  关键词:交通灯;树莓派;OpenCV  0 引言  国内应用和研究城市交通控制系统的工作起步较晚,20世纪80年代以来,国家一方面进
  • 关键字: 202001  交通灯  树莓派  OpenCV  

基于OPENCV手势识别的启蒙教育机器人的设计与实现

  •   祝朝坤,魏伦胜 (郑州工商学院,河南 郑州450000)  摘 要:基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过摄像头采集用户的手势图像并提取手势命令,转换为机械手舵机的控制命令并通过无线蓝牙发送至机械手控制单元,实现视觉手势对机械手的远程控制,使操作简洁化。机械手端则由两个STM32协同进行控制。符合低龄儿童启蒙期的学习智商,帮助低龄儿童学习,娱乐,启蒙教育。从小培养儿童的学习积极性。  关键词:OPENCV;STM32;无线传输;手势识别;启蒙教育  0 引言  在国外,机器人教育一直是个热点:
  • 关键字: 201911  OPENCV  STM32  无线传输  手势识别  启蒙教育  

如何用Opencv实现静态手势识别玩石头剪刀布?

  • 如何用Opencv实现静态手势识别玩石头剪刀布?-opencv实现算法如下:把图片先进行处理,处理过程:1.用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法获得轮廓。2.用二值化获得图像。3. 反色。经过如上的处理之后,图片为:
  • 关键字: opencv  手势识别  

QT+Opencv粒子滤波算法实现视频目标跟踪——(三)QT环境安装及配置

  • QT+Opencv粒子滤波算法实现视频目标跟踪——(三)QT环境安装及配置-在QT+OpenCV实现在410c开发板上实现视频目标追踪预研系列内容呢的前面两个博客中已经对目标跟踪算法的选择进行了介绍,确定了使用粒子滤波作为视频目标跟踪,并在上位机上对粒子滤波算法进行了简单的测试验证了采用粒子滤波算法来实现目标跟踪的可行性。
  • 关键字: DragonBoard410c  qt  opencv  

基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计

  • 针对系统对实时图像处理的需求,本文提出了一种基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计方案。本系统由ZYNQ架构中的PL(FPGA)部分负责驱动CMOS摄像头,将采集的图像进行灰度转换,传给PS(ARM)部分运行Adaboost算法,对图像进行人脸检测,从而获取驾驶员的眼睛和嘴巴的坐标值、面积值和张开度,并利用OpenCV的PERCLOS算法制定疲劳状态标准,给出预警信息。同时,ARM通过USB驱动摄像头,实现行车记录,并通过酒精浓度传感器采集车内酒精浓度,实现酒驾预警。通过实验表明,本系统性能稳定,实
  • 关键字: ZYNQ AP SoC;OpenCV  疲劳检测  行车记录  20170203   

基于ARM的非接触式安全驾驶预警系统

  • 0 引言随着居民汽车拥有量的逐年增加以及人们生活节奏的加快,因疲劳驾驶导致的交通事故数也逐年增加。全世界每年因交通事故而导致的死亡人数达60万,直接经济损失约125亿美元,这些事故中57%的灾难性事故与驾驶员疲
  • 关键字: 非接触式  ARM  Linux  QT  OpenCV  Haar特征分类器  GUI  

Xilinx Zynq使用HLS实现OpenCV的开发流程

  •   摘要:首先介绍OpenCV中图像类型和函数处理方法,之后通过设计实例描述在VivadoHLS中调用OpenCV库函数实现图像处理的几个基本步骤,阐述从OpenCV设计到RTL转换综合的开发流程。  关键词:可编程;处理器;VivadoHLS;OpenCV;Zynq AP SOC  开源计算机视觉 (OpenCV) 被广泛用于开发计算机视觉应用,它包含2500多个优化的视频函数的函数库并且专门针对台式机处理器和GPU进行优化。Xilinx VivadoH
  • 关键字: 可编程  处理器  VivadoHLS  OpenCV  

用OpenCV和Vivado HLS加速基于Zynq SoC的嵌入式视觉应用开发

  • 将Vivado HLS与OpenCV库配合使用,既能实现快速原型设计,又能加快基于Zynq All Programmable SoC的Smarter Vision系统的开发进度。  计算机视觉技术几年来已发展成为学术界一个相当成熟的科研领域,目前许多视觉算法来自于数十年的科研成果。不过,我们最近发现计算机视觉技术正快速渗透到我们生活的方方面面。现在我们拥有能自动驾驶的汽车、能根据我们的每个动作做出反应的游戏机、自动工作的吸尘器、能根据我们的手势做出响应的手机,以及其它等视觉产品。  今天我们面临的挑战就是
  • 关键字: 赛灵思  Vivado  OpenCV  Smarter   SoC  
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