目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。
目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。
下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）：
import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HE
2022-11-06 19:43:18
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设计了以FPGA为主芯片对目标物体进行识别与跟踪的系统。采用MT9M011数字图像摄像头采集初始图像;利用基于模型匹配的Sobel边缘检测算法实现对目标物体的识别;运用基于边缘特征检测和基于区域特征检测相结合的跟踪算法实现对目标物体的稳定跟踪。测试结果表明,整个系统能够有效稳定地对目标物体实施跟踪。
2022-09-14 21:57:25
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手势识别和跟踪
基于简单模板匹配的手部跟踪
手部识别：OpenCV Cascade HAAR Classifier
手势识别：$1 手势识别器的 C++ 实现
基于 HOG + SVM 的手部跟踪
Sementatoin：背景减法或肤色检测
识别：HOG 特征加 SVM 分类器
2022-05-12 10:40:11
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android安卓眼球瞳孔识别源码Demo APP,可选择图片识别，可选择视频，也可以打开摄像头。三种方式，识别人眼睛位置和瞳孔位置。十分精确和高效。
应用十分广泛，比如：瞳孔距离检测，注意力评估，眼球控制鼠标相关大家交互等。
方案介绍文章：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/124290719
在文章中，你可以了解到一些目前上市场上主流的方案比如dlib方案，梯度算法方案等来检测眼球的。本方案是一个新的方案与之相比优势明显，欢迎下载测试。
软件为app版本。需要安卓的设备测试，64位常见的手机即可。老旧手机无法运行可以联络我帮你处理。无积分下载也可以联络我免费发送给你测试。
2022-04-22 09:08:52
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引言
疯牛病、口蹄疫、禽流感和人-猪链球菌等动物疾病在全世界范围内发生之后，人们越来越重视对动物疾病的控制、监督和预防。其中，动物监管的重要措施之一是对动物的饲养、运输、屠宰及其产品的加工和流通等环节实施全过程、全方位的有序管理和监控。
动物身份识别的实践表明，射频识别(RFID)在动物管理中起着越来越重要的作用。RFID利用射频通信实现的非接触式自动识别，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境，以跟随动物生长的整个过程。开发一个性能优异的RFID系统进行动物识别与跟踪具有十分重要的意义，本文提出了基于EM4469的设计方案，以满足人
2022-03-17 12:28:24
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