轻松学会Python OpenCV：绘制基本几何图形
这篇文章介绍了使用OpenCV绘制基本几何图形的方法，步骤如下：首先需安装opencv-python和numpy库，导入库后创建500x500的黑色画布。 绘制图形部分：直线用cv2.line，如从(50,50)到(450,450)的红色抗锯齿线；矩形用cv2.rectangle，支持轮廓（线宽3）和填充（线宽-1），如绿色轮廓矩形和蓝色填充矩形；圆形用cv2.circle，支持轮廓（线宽5）和填充（线宽-1），如黄色轮廓圆和红色填充圆；多边形用cv2.polylines（轮廓）和cv2.fillPoly（填充），示例为青色三角形轮廓和浅红色四边形填充。 最后用cv2.imshow显示图像，cv2.waitKey等待关闭。关键说明：颜色为BGR格式（如红色为(0,0,255)），线宽-1表示填充，坐标原点在图像左上角。
阅读全文Python OpenCV实战：模板匹配与图像定位
本文介绍使用Python OpenCV实现模板匹配的图像定位方法。模板匹配核心是用“模板图像”在目标图像滑动，通过计算相似度找到最匹配区域，适用于简单场景（如监控物体定位）。 步骤包括：准备目标与模板图像，转换为灰度图提高效率；使用`matchTemplate`（如`TM_CCOEFF_NORMED`方法）计算相似度矩阵；设置阈值（如0.8）筛选高相似度区域，并用`np.where`获取位置；最后用矩形标记匹配结果并显示保存。 注意：模板匹配仅适用于目标无旋转、缩放的场景，复杂场景需改用ORB等特征匹配；匹配方法和阈值需根据实际情况调整，阈值过高易漏检，过低易误检。文章通过“苹果定位”实战示例，帮助入门者掌握基础流程，适合快速实现简单图像定位任务。
阅读全文Python OpenCV图像缩放与裁剪：初学者必学技巧
本文介绍Python OpenCV中图像缩放和裁剪的基础操作，帮助零基础掌握核心技巧。 **图像缩放**：使用`cv2.resize()`函数，支持两种目标尺寸指定方式：按比例缩放（通过`fx`/`fy`控制，如`fx=0.5`缩小一半）或直接指定宽高（如`(200, 200)`）。插值方法建议：缩小用`INTER_AREA`，放大用`INTER_LINEAR`，避免变形。示例中需注意图像路径正确性及窗口操作（`waitKey`和`destroyAllWindows`）。 **图像裁剪**：本质是NumPy数组切片，格式为`img[y_start:y_end, x_start:x_end]`，需确保坐标不越界（`y_end`≤高度，`x_end`≤宽度）。示例包括固定区域裁剪和中心区域裁剪（先计算中心偏移量`(w-target_w)//2`和`(h-target_h)//2`，再切片）。 **总结**：缩放需注意路径和插值方法，裁剪需关注坐标范围。两者常结合使用（如先裁剪再缩放），是图像预处理
阅读全文手把手教你用Python OpenCV识别图像轮廓
这篇文章介绍了用Python OpenCV实现图像轮廓识别的方法。需先安装OpenCV和NumPy库。图像轮廓是物体边界线，用于定位目标物体（如人脸、圆形）。核心步骤包括：预处理（灰度化+二值化简化图像）、边缘检测（Canny算法，通过阈值确定边界）、轮廓提取（findContours获取坐标）、筛选与绘制（按面积等筛选并可视化）。 实战中以shapes.jpg为例，演示流程：读取图像→灰度化+二值化→Canny边缘检测→findContours提取轮廓→按面积筛选最大轮廓并绘制。常见问题如轮廓不完整可调整Canny阈值，多余轮廓通过面积过滤解决。还可扩展用圆形度等形状特征识别物体。 总结指出，轮廓识别是计算机视觉基础，初学者可从简单图像入手，通过参数调整优化结果。
阅读全文基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型
该项目基于ArcFace和PP-OCRv2模型，开发了一个小型高效的人脸识别系统。训练数据集为emore（包含85742个人、5822653张图片），测试则使用lfw-align-128数据集。 项目提供完整代码及预处理脚本，通过执行`create_dataset.py`将原始数据整理至二进制文件格式，以提高训练效率。模型训练与评估分别由`train.py`和`eval.py`控制。预测功能支持
阅读全文Android基于图像语义分割实现人物背景更换
你的项目已经实现了基本的人物图像识别和背景替换功能。为了进一步完善和优化你的代码，我将提供一些改进建议，并给出一些示例代码。 ### 1. 改进预测图像的处理流程 在预测结果转换为图片的过程中，可以考虑使用 `Bitmap.createBitmap` 的构造函数直接从数组创建位图，这样可以减少不必要的临时对象创建。此外，在绘制透明背景时可以直接利用 `Canvas` 和 `Paint` 来设置
阅读全文基于PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLOE
这段文档详细地介绍了如何使用 PaddlePaddle 实现目标检测模型 PP-YOLOE 的训练、评估、导出以及预测过程，并提供了多种部署方式，包括 Inference 预测接口、ONNX 接口和 Android 设备上的预测。以下是对各个部分的总结： ### 1. 训练 - **单卡训练**：使用 `python train.py --model_type=M --num_classes=8
阅读全文基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类
这个项目主要实现了一个基于TensorFlow Lite的图像分类应用，能够使用Android设备上的摄像头或相册中的图片进行物体识别，并提供实时预测功能。以下是对该项目的核心步骤和关键代码的详细解析： ### 项目结构 - **TFLiteModel**: 包含模型相关配置。 - **MainActivity**: 主界面，用于启动相机或选择图片进行分类。 - **RunClassifier
阅读全文基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测
根据您提供的代码和描述，这是一个基于PyTorch的面部检测模型的实现。该模型使用了自定义的推理过程来加载图像、进行预处理，并通过模型进行人脸检测。 以下是对代码的一些关键点总结： - **数据预处理**：将输入图像从`HWC`转置为`CHW`格式，调整色彩空间（BGR到RBG），减去均值并缩放。这一步骤是为了匹配训练时的数据格式。 - **模型推理**：使用PaddlePaddle框架
阅读全文基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet
以上就是关于人流密度预测的详细教程。通过这个项目，您可以了解如何使用PaddlePaddle来解决实际问题，并且从训练到预测都有详细的步骤指导。 如果您在运行过程中遇到任何问题，或者有任何疑问，请随时在评论区提问！我们也会持续关注反馈，以帮助更多想要进入AI领域的朋友们。希望这个案例能够帮助大家更好地理解数据处理和模型训练的过程。
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