安卓系统安装opencv图像识别(安卓 opencv)

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想用opencv识别图像中特定物体的个数,怎么做到

要看具体的情况才能判断难度。比如如果图像中物体形状大小都是固定的,跟你给出来的一模一样,那么直接模板匹配就可以搞定,如果有变形或者尺寸差别过大,那就要用训练过的物体识别算法了。

基本上那就需要使用机器学习或者深度学习来实现模式识别了。通过模式识别能够找出图像上指定物体的位置和个数。但还要看呢具体要识别的是什么,现阶段人脸的检测做的很好。使用机器学习需要为特定物体创建一套识别方法然后再训练分类器。深度学习就需要有大量的正反数据来对模型进行训练才行。

快的话用opencv目标检测,根据一个先验的人脸检测分类器(***.xml文件)检测到的目标个数就是人数。

我们将首先讨论对象检测,然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。可能有不同的应用,例如,计算某个区域有多少人,检查传送带上有多少物体通过,或者计算高速公路上的车辆。当然,看过本教程后,您会很容易地想到数以千计的想法应用于现实生活或可能应用于工业。

画完的这个作为你的mask,最后用个copy函数把mask里面的复制下来就行啦。方法有点笨,但是很实用,楼主可以试试~~·话说去年遇到过类似情况,几个师兄弟一起讨论来讨论去,最后还是这个套路OPENCV能实现。如有更好的方法可以说来交流一下~~希望您能帮到你。

怎样使用OpenCV进行人脸识别

首先就是数据的准备,你要从网络上下载一些人脸库,后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的,但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记,这是一个繁琐的工作,不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。

从OpenCV4开始,加入了新的类FaceRecognizer,我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用,又介绍算法原理。

可以在代码里直接调用加载人脸的训练模型,然后就可以识别图像中的人脸了。效果还都不错。详细的需要你上网查一下级联分类器的使用,如果需要自己训练模型的话还需要看一下如何使用自带的可执行程序训练模型的xml。

其次,Face Detect需要openCV的支持,但并不必须安装openCV到计算机中,只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

完整的PCA(PrincipalComponentAnalysis)人脸识别的应用包括四个步骤:人脸图像预处理;读入人脸库,训练形成特征子空间;把训练图像和测试图像投影的上一步骤中得到的子空间上;选择一定的距离函数进行识别。

opencv图像识别上一点下一点影响大吗?

影响不大。分辨率高则运算慢一些。OpenCV是一个基于Apache0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。

无法识别图像变化程度。OpenCV无法直接识别图像变化的程度,可以提供一些图像处理和计算机视觉算法来帮助实现这一目标。如可以使用OpenCV的图像差分算法来比较两张图像之间的差异,计算出变化的程度。还可以结合其他技术和方法,如机器学习或深度学习,来实现更精确的图像变化识别。

一个22维的特征向量被用在一个大数据库上,单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。特征脸方法在文献[TP91]中有描述,他描述了一个全面的方法来识别人脸:面部图像是一个点,这个点是从高维图像空间找到它在低维空间的表示,这样分类变得很简单。

基本上那就需要使用机器学习或者深度学习来实现模式识别了。通过模式识别能够找出图像上指定物体的位置和个数。但还要看呢具体要识别的是什么,现阶段人脸的检测做的很好。使用机器学习需要为特定物体创建一套识别方法然后再训练分类器。深度学习就需要有大量的正反数据来对模型进行训练才行。

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