【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台，实现用户上传一张球类图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代...
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
m/ziwu/yygu3z/mbopflgmz5ck2lyi 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，因其在处理图像数据方面的卓越性能而广受关注。CNN的主要特点包括： 局部连接和权值共享：通过卷积层中的滤波器（或称为卷积核），CNN能够捕捉图像中的局部特征。每个滤波器在图像上滑动，通过局部连接和权值共享的机制，显...
OpenCV中掩膜(mask)图像的创建和使用
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:Visual Studio Code编程语言：C++11 功能描述 掩模图像（Mask Image）是一种特殊类型的形象数据，在图像处理和计算机视觉中扮演着重要角色。它通常是一个二维数组，与原始图像具有相同的尺寸，其上的每个像素值用来指示对应于原始图像中像素的处理方式。掩模图像主要使用两种基本值：非零值（通常是白色，255）...
AIGC-Animate Anyone阿里的图像到视频 角色合成的框架-论文解读
Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation MOTIVATION 角色动画的目标是将静态图像转换成逼真的视频，这在在线零售、娱乐视频、艺术创作和虚拟角色等领域有广泛应用。尽管生成对抗网络（GANs）和图像动画技术取得了进展，但生成的图像或视频仍存在局部失真、细节模糊、语义不一致和时间不稳定等...
《数字图像处理与机器视觉》案例一（库尔勒香梨果梗提取和测量）
ntPear.tif'); I_R=I(:,:,1); I_G=I(:,:,2); I_B=I(:,:,3); I_GB=I_G-I_B; figure,imshow(I_GB),title('G-B图像'); figure,imhist(I_GB),title('G-B灰度直方图'); %I_GB_bw=im2bw(I_GB,graythresh(I_GB)); %分割阈值的选择 I_GB_bw=...
qt图像处理-将OpenCV的cv::Mat类型转换为QImage类型
在使用Qt进行图像处理时，经常需要将OpenCV的cv::Mat类型转换为QImage类型。以下是几种有效的方法，可以根据具体情况选择合适的方法进行转换。 方法一：直接使用QImage构造函数 这种方法直接使用QImage的构造函数，通过传递cv::Mat的指针和相关参数来创建QImage对象。这种方法较为简单，但需要注意OpenCV和Qt对颜色通道的不同处理方式（BGR与RGB）。 #includ...
一种简单的图像分析
结果 测试2 原图 结果 代码说明 主要的技术在makeTable过程中，这个过程主要执行了以下几步 计算每个像素的灰度计算相邻多个像素的最大灰度差统计灰度差，计算出阈值根据阈值，计算出边界，并标注在图像上 procedure makeTable(img: TBitmap32); var w, h, w_r, h_r, x, y, k, r_count, Pcount: Integer; bm...
雨后彩虹图像分割
不经历风雨，怎么见彩虹！2024年6月14日下午一场及时雨，不仅消除了暑热，也带来了美丽彩虹，就想着尝试把空中的彩虹从自然场景中提取出来，希望对学习图像的有所帮助。 读入自然场景下雨后彩虹图像，然后对彩虹从背景分割出来。算法思想：通过提取红、绿和蓝各分量图像和RGB转灰度后的灰度图像，通过直方图分析发现其双峰特性不明显。使用improfile绘制图像穿过背景和彩虹的R、G 、...
DSP教学实验箱_数字图像处理_操作教程：5-1 图像旋转
一、实验目的 学习图像旋转的原理，掌握图像的读取方法，并实现图像旋转。 二、实验原理 图像旋转 图像的旋转是指以图像的某一点为原点以逆时针或顺时针旋转一定的角度。其本质是以图像的中心为原点，将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。和图像平移一样，图像旋转也是图像的位置变换，对于旋转后超出源图像范围的区域要处理为不显示。 旋转后的图像不会变形，但是其垂直对称轴和水平对称轴都发生了变化，旋转后像素的坐标要...
自动检测曲别针数量：图像处理技术的应用
引言 在这篇博客中，我们将探讨如何使用计算机视觉技术自动检测图像中曲别针的数量。 如图： [1]使用灰度转换 由于彩色信息对于曲别针计数并不重要，我们将图像转换为灰度图，这样可以减少处理数据的复杂度，加速后续的图像处理步骤。 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) [2]二值化处理 通过应用二值化处理，我们将灰度图转换为黑白图像。在这个步骤中，图...