OpenCV在iOS端的集成及Mat和UIImage互相转化以及
使用OpenCV处理图片的亮度、对比度、曝光、高光、阴影、饱和度、色温，色相（附源码）
2023-07-12 09:23:10
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大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分，
第一个部分是车牌定位过滤部分；
第二个部分是字符识别部分；
在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。
车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位；
字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。
输入层：36x128
第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。
第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1.
第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。
第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1.
第三层卷积：卷积核大
2023-07-08 11:03:14
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最近使用树莓派安装opencv，发现安装opencv_python会有一个问题出现，每次就需要在python3前面加入LD_PRELOAD=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libatomic.so.1才可以正常import cv2，后来发现其实只要安装这个_contrib_，不安装opencv_python就可以正常import cv2
2023-07-06 18:31:45
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opencv-460.jar 及 x64 opencv_java460.dll x86 opencv_java460.dll
2023-07-06 16:32:58
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在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入系统主界面。
识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。
收入统计。单击“收入统计”按钮，系统会根据车辆进出记录汇总出一个的收入信息，并且通过柱型图显示出来。
满预警。系统会根据以往的数据自动判断一周中的哪一天会出现车位紧张的情况，从而在前一天给出预警提示，方便管理员提前做好调度。
2023-07-01 22:52:16
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基于Python+Opencv的车牌识别系统
用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。
使用方法：
版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5
下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可
算法实现：
算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是
2023-06-29 14:47:28
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包括：haarcascade_eye.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_frontalcatface.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml、haarcascade_lowerbody.xml、haarcascade_profileface.xml、haarcascade_smile.xml、haarcascade_upperbody.xml等
2023-06-22 23:05:47
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因需要使用openCV 32位库，官方只提供64位库，踩了不少坑，编译好了这个库，让有这方面需要的朋友少踩些坑，供大家使用
2023-06-20 17:38:14
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前段日子，写了个人脸检测的小程序，可以检测标记图片、视频、摄像头中的人脸。效果还行吧，用的是opencv提供人脸库。至于具体的人脸检测原理，找资料去啃吧。
环境：VS2013+OPENCV2.4.10+Win8.1
一、基于对话框的MFC
首先，新建一个基于对话框的MFC应用程序，命名为myFaceDetect（取消“安全开发周期（SDL）检查”勾选，我自己习惯取消这个）。
放置Button，设置Button的ID和Caption。
图片按钮——ID:IDC_FACEDETECT
视频按钮——ID:IDC_FACEV
摄像头按钮——ID:IDC_FACEC
二、添加消
2023-06-19 17:24:58
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