opencv 文章 進(jìn)入opencv技術(shù)社區(qū)
基于OPENCV的相機(jī)捕捉視頻進(jìn)行人臉檢測(cè)--米爾NXP i.MX93開發(fā)板
- 本篇測(cè)評(píng)由與非網(wǎng)的優(yōu)秀測(cè)評(píng)者“eefocus_3914144”提供。本文將介紹基于米爾電子MYD-LMX93開發(fā)板(米爾基于NXP i.MX93開發(fā)板)的基于OpenCV的人臉檢測(cè)方案測(cè)試。OpenCV提供了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的接口,用于相機(jī)捕捉一個(gè)視頻(我用的電腦內(nèi)置攝像頭)1、安裝python3-opencvapt?install?python3-opencv2、查看攝像頭支持的格式與分辨率root@debian:~#?v4l2-ctl?--device=/dev/v
- 關(guān)鍵字: OPENCV 相機(jī)捕捉視頻進(jìn)行人臉檢測(cè)--米爾NXP i.MX93開發(fā)板
基于Jetson TX2視覺識(shí)別的取放一體平衡機(jī)器人
- 為了解決在復(fù)雜環(huán)境下人工操作難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化和精確性的問題,設(shè)計(jì)了一種具有自平衡功能的取放一體平衡機(jī)器人,并開發(fā)了其軟硬件系統(tǒng)。該機(jī)器人利用OpenCV在NVIDIA Jetson TX2平臺(tái)上進(jìn)行圖像處理,從而能夠識(shí)別其周圍的環(huán)境,并根據(jù)目標(biāo)參數(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制平衡機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人的底盤采用STM32F4系列作為主控芯片,能夠快速地獲取電機(jī)等數(shù)據(jù),并進(jìn)行實(shí)時(shí)的PID控制等處理。
- 關(guān)鍵字: ?202308 視覺識(shí)別 平衡機(jī)器人 機(jī)器人 PID控制 OpenCV STM32
基于圖像處理的智能交通信號(hào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)*
- 因交叉路口的信號(hào)燈常為固定周期控制,在面對(duì)不同方向車流量不同時(shí)無法做出合理的調(diào)整,出現(xiàn)綠燈方向無車輛通過,而紅燈方向卻有大量車輛等待的現(xiàn)象。故本文設(shè)計(jì)了一個(gè)智能交通信號(hào)系統(tǒng),以樹莓派為控制核心,搭載OpenCV庫,利用幀間差分法、虛擬線圈計(jì)數(shù)思想、車道模板提取進(jìn)行對(duì)車流量、信號(hào)燈前車隊(duì)長(zhǎng)度的獲取,最后使用基于專家系統(tǒng)的模糊控制器對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊計(jì)算得到一個(gè)相對(duì)合理的綠燈時(shí)間,以降低交叉路口時(shí)間分配的不合理,減少交通擁堵。
- 關(guān)鍵字: 202304 OpenCV 車流量檢測(cè) 幀間差分 虛擬線圈計(jì)數(shù) 專家系統(tǒng)
國(guó)際知名平臺(tái)OpenCV擁抱龍芯CPU自主架構(gòu)!性能大漲
- 據(jù)龍芯中科官方消息, 近期,OpenCV開源社區(qū)正式合入了對(duì)龍芯處理器LoongArch龍架構(gòu)的支持代碼,基于龍架構(gòu)自主指令系統(tǒng),優(yōu)化后的OpenCV性能顯著提升。OpenCV是一款跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái),應(yīng)用非常廣泛,是目前AI應(yīng)用的重要基礎(chǔ)平臺(tái)。針對(duì)當(dāng)前主要的CPU架構(gòu),OpenCV均有支持,包括x86、Arm等等,而隨著此次代碼合入,龍架構(gòu)也正式加入了OpenCV大家庭。龍芯中科表示, 圍繞龍架構(gòu),公司積極投入AI平臺(tái)建設(shè),構(gòu)建形成了多層級(jí)的AI軟件生態(tài)體系,以及全
- 關(guān)鍵字: 龍芯 OpenCV 處理器
基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的無土栽培蔬菜種植系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)
- 本設(shè)計(jì)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺的無土栽培蔬菜種植架,以STM32作為核心控制,運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)植物生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別判斷,根據(jù)植物生長(zhǎng)階段提供植物所需的營(yíng)養(yǎng)液濃度和光照。傳統(tǒng)的無土栽培需要過多的人為操作,比如培養(yǎng)液濃度配比,在植物生長(zhǎng)的不同階段越要不同的溶液濃度,還有光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等因素,需要耗費(fèi)大量人力調(diào)節(jié)這些參數(shù)。本研究將這些參數(shù)調(diào)節(jié)交給無土栽培種植架來完成,自動(dòng)調(diào)節(jié)植物生長(zhǎng)周期所需的環(huán)境參數(shù)和培養(yǎng)液濃度。
- 關(guān)鍵字: 計(jì)算機(jī)視覺 無土栽培 物聯(lián)網(wǎng) STM32 OpenCV 202112
基于OpenCV的生產(chǎn)日期字符識(shí)別研究*
- 利用OpenCV-python和開源OCR技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理,并通過訓(xùn)練得到一個(gè)專屬字庫,能較為精準(zhǔn)地識(shí)別生產(chǎn)日期字符。針對(duì)如何提高商品標(biāo)簽識(shí)別系統(tǒng)的工作效率,從改善商品標(biāo)簽圖像質(zhì)量和提高識(shí)別算法效率入手進(jìn)行研究,目的是提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量。
- 關(guān)鍵字: 202107 圖像預(yù)處理 OpenCV 字符識(shí)別 Tesseract-OCR
OpenVINO+OpenCV 文本檢測(cè)與識(shí)別
- 模型介紹 文本檢測(cè)模型 OpenVINO支持場(chǎng)景文字檢測(cè)是基于MobileNet的PixelLink模型,該模型有兩個(gè)輸出,分別是分割輸出與bounding Boxes輸出,結(jié)構(gòu)如下: 下面是基于VGG16作為backbone實(shí)現(xiàn)的PixelLink的模型結(jié)構(gòu): 輸入格式:1x3x768x1280 BGR彩色圖像 輸出格式: name: "model/link_logits_/add", [ 1x16x192x32 0] – pixelLink的輸出 name: "
- 關(guān)鍵字: OpenVINO OpenCV 文本檢測(cè) 文本識(shí)別
OpenCV 開源協(xié)議更改為 Apache 2
- 為了慶祝OpenCV20周年,OpenCV 5 即將發(fā)布。OpenCV 5.0帶來了很多新特性以及改進(jìn),一個(gè)比較重要的改變是OpenCV 的開源許可協(xié)議將從 3-clause BSD 變更為 Apache 2。OpenCV項(xiàng)目自發(fā)布以來就一直使用BSD協(xié)議,它允許開發(fā)者在教育、研究、個(gè)人項(xiàng)目還是商業(yè)產(chǎn)品等任意項(xiàng)目中使用OpenCV庫,沒有任何限制。但BSD 協(xié)議已很難滿足快速發(fā)展的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,尤其是BSD協(xié)議不涉及專利,這意味著使用BSD協(xié)議的代碼可能包含一些專利算法的實(shí)現(xiàn)。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,
- 關(guān)鍵字: OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺 OpenVINO
Intel 開源計(jì)算機(jī)視覺庫 OpenCV 4.4.0 發(fā)布 SIFT算法已移至主存儲(chǔ)庫
- OpenCV4.4.0發(fā)布了。OpenCV是Intel開源計(jì)算機(jī)視覺庫,它實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。此版本更新亮點(diǎn)包括:l?SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法已移至主存儲(chǔ)庫(SIFT的專利已過期)l?DNN 模塊n?改進(jìn)的圖層/激活/支持更多模型:? 最新的Yolo v4檢測(cè)器,禁用了[yolo]層(Yolo v3和Yolo v4)中每層的NMS,因?yàn)樗鼈兪遣徽_的——在所有檢測(cè)中使用cv::dnn
- 關(guān)鍵字: OpenCV 英特爾 人工智能,OpenVINO
OpenCV+Python計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)學(xué)——目錄匯總
- EEPW的各位小伙伴們大家好,很榮幸,能夠借EEPW的風(fēng)水寶地,做一期有關(guān)OpenCV的教學(xué)系列帖。OpenCV是一個(gè)基于BSD許可(開源)發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫,使用它,我們可以完成對(duì)數(shù)字圖像的一系列處理工作,從而進(jìn)一步設(shè)計(jì)圖像識(shí)別類的運(yùn)用,比如停車場(chǎng)的車牌號(hào)碼識(shí)別,馬路上的道路交通標(biāo)識(shí)識(shí)別,物品識(shí)別,人臉識(shí)別等機(jī)器視覺領(lǐng)域。OpenCV可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效,同時(shí)由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成,同時(shí)提供了
- 關(guān)鍵字: OpenCV Python 計(jì)算機(jī)視覺
基于Tensorflow的智能垃圾分類系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)
- 祝朝坤,魏倫勝(鄭州工商學(xué)院,河南?鄭州?451400) 摘?要:本研究旨在開發(fā)一種基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序,該應(yīng)用程序通過OpenCV圖像處理檢測(cè)垃圾中的垃圾類型。為了提供最有效的方法,本研究對(duì)眾所周知的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。經(jīng)測(cè)試Inception-v4的準(zhǔn)確率要優(yōu)于其他同類模型。本研究的模型是經(jīng)過精心優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),用于對(duì)選定的可回收對(duì)象類別進(jìn)行分類,其數(shù)據(jù)將通過STM32硬件端進(jìn)行分析進(jìn)而控制整個(gè)垃圾分類系統(tǒng)?! £P(guān)鍵詞:TensorFlow;
- 關(guān)鍵字: 202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分類 STM32 OpenCV
基于OpenCV的交通燈綠信比智能調(diào)節(jié)裝置的設(shè)計(jì)
- 祝朝坤,李宗賢(鄭州工商學(xué)院,河南?鄭州?450000) 摘?要:基于樹莓派為核心器件來設(shè)計(jì)的智能交通燈控制器,采用攝像頭來實(shí)時(shí)的捕捉路口的照片,發(fā)送給樹莓派,在樹莓派上運(yùn)行OpenCV視覺庫來處理分析路口車輛的數(shù)目。通過串口發(fā)送給STM32F103C8T6微控制器來設(shè)置紅綠燈亮滅的時(shí)長(zhǎng),最后可以通過屏幕顯示車流量,等待時(shí)間等信息。設(shè)備可靠性高、實(shí)用性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)單?! £P(guān)鍵詞:交通燈;樹莓派;OpenCV 0 引言 國(guó)內(nèi)應(yīng)用和研究城市交通控制系統(tǒng)的工作起步較晚,20世紀(jì)80年代以來,國(guó)家一方面進(jìn)
- 關(guān)鍵字: 202001 交通燈 樹莓派 OpenCV
基于OPENCV手勢(shì)識(shí)別的啟蒙教育機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
- 祝朝坤,魏倫勝 (鄭州工商學(xué)院,河南 鄭州450000) 摘?要:基于視覺的手勢(shì)識(shí)別與遠(yuǎn)程控制機(jī)械手相結(jié)合,通過攝像頭采集用戶的手勢(shì)圖像并提取手勢(shì)命令,轉(zhuǎn)換為機(jī)械手舵機(jī)的控制命令并通過無線藍(lán)牙發(fā)送至機(jī)械手控制單元,實(shí)現(xiàn)視覺手勢(shì)對(duì)機(jī)械手的遠(yuǎn)程控制,使操作簡(jiǎn)潔化。機(jī)械手端則由兩個(gè)STM32協(xié)同進(jìn)行控制。符合低齡兒童啟蒙期的學(xué)習(xí)智商,幫助低齡兒童學(xué)習(xí),娛樂,啟蒙教育。從小培養(yǎng)兒童的學(xué)習(xí)積極性?! £P(guān)鍵詞:OPENCV;STM32;無線傳輸;手勢(shì)識(shí)別;啟蒙教育 0 引言 在國(guó)外,機(jī)器人教育一直是個(gè)熱點(diǎn):
- 關(guān)鍵字: 201911 OPENCV STM32 無線傳輸 手勢(shì)識(shí)別 啟蒙教育
如何用Opencv實(shí)現(xiàn)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別玩石頭剪刀布?
- 如何用Opencv實(shí)現(xiàn)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別玩石頭剪刀布?-opencv實(shí)現(xiàn)算法如下:把圖片先進(jìn)行處理,處理過程:1.用膨脹圖像與腐蝕圖像相減的方法獲得輪廓。2.用二值化獲得圖像。3. 反色。經(jīng)過如上的處理之后,圖片為:
- 關(guān)鍵字: opencv 手勢(shì)識(shí)別
opencv介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對(duì)opencv的理解,并與今后在此搜索opencv的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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