【人工智能】人脸识别检测戴口罩实战之初识OpenCV简单操作之图像处理，实现脸部打码【第二课】
初识OpenCV简单操作之图像处理，获取人脸特征，给图像简单的打码，绘制图形、运算、几何变换、平滑处理、边缘检测一、获取图像的感兴趣区域(1)通过像素矩阵直接得到ROI区域img[140:260,210:340](2)对图像ROI域进行赋值img[180:300,270:400] = face1获取脸部信息import cv2 img = cv2.imread('D:\opencvdata\l.....
【人工智能】人脸识别检测戴口罩实战之初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换【第一课】
初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB1.OpenCV下载安装pip install opencv-python2.简单函数介绍一、读取图像函数:cv2.imread()cv2.imread(filename,[flags])参数: filename:表示读取图像的文件名;....
文本检测实战：使用OpenCV实现文本检测（EAST 文本检测器）
在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 使用 EAST 文本检测器检测图像中的文本。EAST 文本检测器要求我们在我们的系统上运行 OpenCV 3.4.2 或 OpenCV 4 。论文原文：https://arxiv.org/abs/1704.03155代码地址：https://github.com/argman/EAST原文：https://www.pyimagesearch.com/2....
人脸检测实战终极：使用 OpenCV 和 Python 进行人脸对齐
使用 OpenCV 和 Python 进行人脸对齐这篇博文的目的是演示如何使用 OpenCV、Python 和面部标志对齐人脸。给定一组面部标志（输入坐标），我们的目标是将图像扭曲并转换为输出坐标空间。在这个输出坐标空间中，整个数据集中的所有面都应该：在图像中居中。旋转，使眼睛位于水平线上（即，旋转面部，使眼睛位于相同的 y 坐标上）。进行缩放，使面的大小大致相同。为此，我们将首先调用一个实现的....
人脸检测实战高级：使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测
今天，我们使用面部标记和 OpenCV 检测视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比 (EAR) 的指标，该指标由 Soukupová 和 Čech 在他们 2016 年的论文《使用面部标记的实时眨眼检测》中介绍。与计算眨眼的传统图像处理方法不同，传统的图像处理方法通常涉及以下某些组合：眼睛定位。阈值以找到眼白。确定眼睛的“白色”区域是否在一段时间内消失（表示眨....
文本的检测、识别实战：使用 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别
在本篇文章中，我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行 (1) 文本检测和 (2) 文本识别。 上篇文章，我向您展示了如何使用 OpenCV 的 EAST 深度学习模型执行文本检测。 使用这个模型，我们能够检测和定位图像中包含的文本的边界框坐标。 下一步是获取每个包含文本的区域，并使用 OpenCV 和 Tesseract 实际识别和 OCR 文本。为了执行 Open....
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