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opencv图像识别算法
opencv
和vs2010下的人脸
识别
计数
答:
人脸
识别
分两步,人脸检测和人脸身份识别。你需要的功能在人脸检测阶段就能够做到。
opencv
的人脸检测功能返回的是一个“人脸区域”数组,数组的数量就是当前
图像
上的人脸数量,根本不用计数器。每检测一次就能够获得到一个数量。opencv里面的cv_face_detect函数就是人脸检测函数,该函数有一个参数是返回的...
关于
OpenCV
的学习方法问题
答:
2.配置好
opencv
的环境,开始建议还是在windows平台下操作,这样上手快,后面再去linux下操作;在VC6下要用opencv1.0版本,这个版本是不支持cv命名空间的;在之后的vs平台上,就可以使用几乎所有的opencv版本;3.跑程序:肯定开始是做
图像
的读取,显示;再进行图像的灰度化,二值化,翻转,旋转,ROI等操作...
如何
识别
地点?
答:
要通过图片
识别
地点,通常需要使用计算机视觉技术来提取
图像
中的特征,然后与已知的地理信息进行比较。以下是一些可能有用的步骤:1.获取图像:从互联网上找到一张目标图像,或者使用相机拍摄一张新的图像。2.定位图像:使用计算机视觉
算法
(如
OpenCV
)对图像进行处理,以确定其位置信息(如经度和纬度)。这...
openmv与
opencv
区别
答:
openmv与
opencv
区别有: 1、
OpenCV
可用于开发实时的
图像
处理、计算机视觉以及模式
识别
程序。而 OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块。 2、OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,主要操作对象是图像。而 OpenMV的主要操作对象是模块,其可以通过UART,I2C,SPI,AsyncSerial以及GPIO等控制...
怎么通过图片
识别
地点
答:
利用游览器的图片搜索功能就行了。操作设备:戴尔笔记本电脑 操作系统:win10 操作程序:百度浏览器v8.21 1、将你要查找的图片保存下来。2、打开百度游览器,在搜索栏中的右边点击【照相机】符号的按键。3、点击本地上传图片。4、将之前保存的图片上传,等待。5、等待完成后就可以看到结果了。
如何用
OpenCV
自带的adaboost程序训练并检测目标
答:
所以,为了在
图像
中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting
算法
(权重投票),并...
从
图像
中
识别
出人的手
答:
你需要看看cv的源码,然后自己移植。 不用api自己实现会很难~ 还用matlab。你不是应用数学的吧。 我当时是用mfc做的界面,然后直接用的
opencv
指尖朝向无所谓,既然是hsv就是色彩空间。 跟整个手没关系。只看色彩集中的部分。 最好是纯色热点,纯色背景。这个
识别
率不高。限制很大,opencv库里面...
如何用
OpenCV
自带的adaboost程序训练并检测目标
答:
所以,为了在
图像
中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting
算法
(权重投票),并...
如何用
OpenCV
自带的adaboost程序训练并检测目标
答:
所以,为了在
图像
中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting
算法
(权重投票),并...
如何用
OpenCV
训练自己的分类器
答:
所以,为了在
图像
中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting
算法
(权重投票),并...
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