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車牌識別大體上需要經歷過Sobel定位、顏色定位、SVM對定位來的候選車牌進行評測，給出評分，最後通過提取HOG特徵按照訓練模型進入ANN識別。 這一章節介紹 定位相關的邏輯程式碼，其中定位用到 Sobe

OpenCV是英特爾開源的跨平臺計算機視覺庫。也就是說，它是一套包含從影象預處理到預訓練模型呼叫等大量視覺 API 的庫，並可以處理影象識別、目標檢測、影象分割和行人再識別等主流視覺任務。OpenCV最顯著的

1. http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,給出了很好地拼接演算法實現 2.由於不是Python的,所以簡單做了一些翻譯轉成Python+openc

在上一節內容中，介紹瞭如何將YOLO應用於影象目標檢測中，那麼在學會檢測單張影象後，我們也可以利用YOLO演算法實現視訊流中的目標檢測。 將YOLO應用於視訊流物件檢測 首先開啟  yolo_vi

一、配置大華攝像機引數 檢查RTSP埠號 修改解析度，在這裡我們主要設定【輔碼流】 大華RTSP協議解釋 訪問主碼流 rtsp://admin:a12345678@192

一、下載OpenCV3庫 （1）下載地址： https://opencv.org/releases.html （2）解壓縮安裝到 C盤根目錄下 二、開啟VS2017新建一個專案

本筆記重點記錄OpenCV中的顏色轉換和利用色彩空間的特性進行面板檢測 顏色轉換 實現原理 之所以要引入色調/飽和度/亮度的色彩空間概念，是因為人們喜歡憑直覺分辨各種顏色，而它與這種方式吻合。實際上

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IG 奪冠啦！王老闆火啦！連王老闆吃熱狗都吃的如此銷魂，那我們當然要來在人群中找到他呢！ 看到一個美術生的作品，如何 3 秒內找到思聰王。 我找了好久啊，這幅圖畫的真是魔性，看得眼睛都花了，浪

SSD失敗之後就挺失望的，而且莫名其妙，於是轉向YOLO了，其實object detection領域可選的模型並不多，RCNN系列我是大概看過的，還寫過：RCNN系列，但是這種location和cl

在瞭解了影象的基礎知識和OpenCV的基礎知識和操作以後，接下來我們要做的就對畫素進行操作，我們知道了影象的本質就是一個矩陣，那麼一個矩陣中儲存了那麼多的畫素，我們如何來操作呢?下面通過幾個例子來看看畫素的操作

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