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本文围绕Python+OpenCV实现自动人脸识别门禁系统展开,先概述系统的基本构成与作用,再从系统核心技术、开发实现步骤、功能扩展方向、实际应用场景及优化改进策略五个方面详细阐述,最后总结系统的价值与发展前景,为相关开发和应用提供全面参考。一、系统核心技术解析人脸识别技术是门禁系统的核心,其关键在于对人脸特征的精准提取与匹配。OpenCV作为开源计算机视觉库,提供了丰富的人脸检测算法,如Haar
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一.颜色转换cv2.cvtColor()函数功能:将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。函数原型:cv2.cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)参数定义:src:要转换的源文件code,转换的色彩空间,在opencv中有超过150种颜色空间转换方法,但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSVBGR和灰度图的转换使用cv2.COLOR_BGR2GRA
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若该文为原创文章,转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头,板子为正点原子的RK3568,最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署,利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码,直接用来测试,在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库,后面明白了,只增加了下面的两行:CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
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本文全面讲解OpenCV图像预处理的七大核心技术(插值方法、边缘填充、图像矫正(透视变换)、图像掩膜、ROI切割、图像添加水印、图像噪点消除),每个知识点都配有详细解释和实用代码示例,帮助初学者建立系统的图像处理知识体系。一、插值方法:图像缩放的核心技术插值是在图像缩放或旋转时估算新像素值的方法,不同方法在速度和质量上有显著差异。1.最近邻插值原理:直接取最邻近像素的值特点:速度最快,但会产生锯齿
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双木的木
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本文来源公众号“小白学视觉”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:在OpenCV中进行图像预处理今天,我们进一步深入,并处理在图像处理中常用的形态学操作。形态学操作用于提取区域、边缘、形状等。什么是形态学操作?形态学操作是在二值图像上进行的。二值图像可能包含许多不完美之处。特别是由一些简单的阈值操作产生的二值图像(如果你对阈值不熟悉,现在不用担心)可能包含许多噪声和畸变。OpenCV库中提
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上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法,边缘填充,图像矫正,图像掩膜,图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.高斯模糊(降噪)2.计算梯度强度和方向3.非极大值抑制(NMS)4.双阈值检测5.边缘连接(滞后阈值)三、绘制轮廓1.什么是轮廓2.寻找轮廓3.轮廓绘制四、凸包检测1.穷举法2.QuickHull五
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iCloudEnd
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thumb目录项目背景项目概览功能实现分类器选择数据收集与处理数据增强与傅里叶描述子计算SVM训练GUI设计未来展望项目背景回首过去一年半的大学时光,我深感自己过于安逸。没有明确的目标,对于学习也不太上心。倘若继续这样浑浑噩噩过下去,即便以后只想得过且过地过普通生活,最终结果恐怕难遂人愿。“取乎其上,得乎其中;取乎其中,得乎其下;取乎其下,则无所得矣。”于是乎我制定了与未来展望相匹配的学习路径,哪
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT领域,全景图像创建技术用于合并多张连续拍摄的照片以获得宽广视角。本教程将介绍使用Python和JupyterNotebook实现全景图像生成的步骤,包括图像对齐、融合、扭曲校正和裁剪调整。通过学习OpenCV、PIL/Pillow和scikit-image等库的使用,你将掌握创建和处理全景图像的技术。1.全景图像生成的步骤与原理全景图像(Panorama
- opencv学习(图像金字塔)
蓝桉802
opencv学习人工智能
1.什么是图像金字塔图像金字塔是一种多尺度图像表示方法,通过对原始图像进行下采样(缩小)和上采样(放大),生成一系列不同分辨率的图像集合,形似“金字塔”(底部是高分辨率原始图像,向上逐渐变为低分辨率图像)。2.核心作用多尺度分析:不同分辨率的图像适用于检测不同大小的目标(如大目标在低分辨率图像中更易识别,小目标需要高分辨率)。图像融合:结合不同尺度的图像信息(如拉普拉斯金字塔可无缝融合两张图像的细
- OpenCV学习探秘之二 :数字图像的矩阵原理,OpenCV图像类与常用函数接口说明,及其常见操作核心技术详解
牵牛老人
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一、图像处理基础概念1.1数字图像的矩阵如下图,这是我们看到的Lena的头像,但是计算机看来,这副图像只是一堆亮度各异的点。一副尺寸为M×N的图像可以用一个M×N的矩阵来表示,矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度,一般来说像素值越大表示该点越亮。一般来说,灰度图用2维矩阵表示;彩色(多通道)图像用3维矩阵(M×N×3)表示。对于图像显示来说,目前大部分设备都是用无符号8位整数(类型为CV_8U)
- 关于pip安装opencv库等常用库超时的解决办法
小菜鸡1145
pipopencv人工智能
平时在使用pip安装库时常常过慢导致安装失败或者等待时间过长,每次都得去网上找清华源地址,在这里记录一下方便以后直接使用。-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple直接在所装库的后面加上这段,比如:pipinstallopencv-contrib-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple部分地区清华源
- Cesium 中结合 OpenCV.js 对影像图层进行分割,并将结果转为 GeoJSON 加载到地图
小赖同学啊
testTechnologyPreciousopencvjavascript人工智能
在Cesium中结合OpenCV.js对影像图层进行分割,并将结果转为GeoJSON加载到地图,需要以下步骤:1.获取Cesium影像数据首先,需要从Cesium的ImageryLayer中提取当前视图的影像像素数据(RGB或RGBA)。constviewer=newCesium.Viewer('cesiumContainer');//获取当前激活的影像图层(如Bing地图或自定义WMS)cons
- 【电赛学习笔记】MaxiCAM 图像基础操作
悠哉悠哉愿意
算法学习笔记学习笔记python视觉检测
前言本文仅是对MaxiPy官方文档的整理与总结,自学请看官方文档,侵权即删MaixCAMMaixPy快速开始-MaixPy下面给出「整段速查脚本」的逐行、逐参数超详细中文解释,方便你随时Ctrl+F定位查阅。#-*-coding:utf-8-*-"""MaixCAMMaixPy图像基础速查1.创建/加载/保存2.颜色空间与格式转换3.几何变换4.绘图与文字5.与外部数据(bytes、OpenCV、
- OpenCV快速入门【OpenCV环境安装与基本操作】
欧阳小猜
人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、OpenCV简介与环境搭建1.OpenCV介绍2.OpenCV环境安装与验证二、图像的基本表示:NumPy数组1.图像在计算机的储存方式2.图像的访问(显示)和修改像素值3.图像的基本属性(高度、宽度、通道数)三、图像的读取与存储1.读取图像(cv2.imread)2.保存图像(cv2.imwrite)四、图像的基本操作1.图像切片2.图片的缩放3.图像的绘制3.1绘制直线3.2绘
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图像预处理在计算机视觉和图像处理领域,图像预处理是一个重要的步骤,它能够提高后续处理(如特征提取、目标检测等)的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法,以下是一些常见的图像预处理操作:图像色彩空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值化处理图像去噪边缘检测图像平滑处理图像形态学图像翻转cv2.flip是OpenCV库中的一个函数,用于翻转图像。翻转可以是水平翻转、
- 2025暑期—07YOLO-YOLOV11
宇称不守恒4.0
人工智能图像处理YOLO深度学习人工智能
安装的环境包括YoloV11,torch2.32.4Clip1.0D2LOpenCV4.12等安装1Conda环境安装YOLOcondacreate--prefix=D:/YOLO11/yolo11_envpython=3.10condaactivateD:\YOLO11\yolo11_envPytorch网站确定condainstallpytorch==2.3.0torchvision==0.1
- OpenCV常见的优化方法和技巧总结
liuyong178
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入【尊重原创,转载请注明出处】http://bl
- 【OpenCV-Python】——图像处理基础&读写及显示图像&读写及播放视频&灰度图/彩色图/图像通道操作、运算
柯宝最帅
OpenCV学习pythonopencv图像处理
目录前言:1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结:前言:在Python中,OpenCV使用NumPy数组存储图像,Numpy是使用Python进行数组计算的软件包,提供强大的N维数组对象,支持复杂的广播功能(数组运算),集成了C/C++和Fortran代码工具,支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性,还可作为通用数据的高效多维容器,如在Ope
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。