data_augment.pyyolov6\data\data_augment.py目录data_augment.py1.所需的库和模块2.defaugment_hsv(im,hgain=0.5,sgain=0.5,vgain=0.5): 3.defletterbox(im,new_shape=(640,640),color=(114,114,114),auto=True,scaleup=True,stride=32): 4.defmixup(

点击查看代码importcv2importnumpyasnpdefpreprocess_image(image):#转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#高斯模糊去噪blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(33,33),0)#自适应阈值二值化binary=cv2.a

抠图抠图是基本需求，最常见的应用场景就是证件照，每次去拍照，都要用个纯色的幕布，而且要求衣服不能太浅。其实背后是有原因的：为了管理部门更准确识别出人像。许多科幻电影也是要求演员在绿幕前表演，后期抠图合成逼真的电影。抠图工具非常多，例如PhotoShop就是抠图利器，可以很神奇地把图

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知

上一次学习完了Detection和segmentation中的Utils，今天学习关键点检测相关的方法和类KeyPoints类用于图像关键点检测的一个类，使用方法与Detection类相似，对于不同的视觉库，提供了多种讲检测结果转为KeyPoints类的方法属性：xy：形状为（n，m，2）的数组，n表示检测到n个对象，m表示该对象由m

数据集&yolo关键点模型-关键点系列-手部关键点数据集handposekeypoints>>DataBall该示例用3k+数据训练，模型采用yolo11n架构，对于一些简单场景可以满足左右手检测及21关键点检测，运算量小，模型效能高。后期会推出yolo11s,yolo11m架构模型或其它yolo系列。一、模型推

文章目录一、理论背景二、去噪方法三、具体实现步骤四、模糊处理（可选）五、注意事项PythonOpenCV图像复原是一个涉及去除噪声、模糊等失真的过程，旨在恢复图像的原始质量。以下是一个详细的案例教程，包括理论背景和具体实现步骤。一、理论背景图像噪声：图像噪声是图

上一次学习了supervision库的Detections类，按照官方文档，接下来学习的是各种Annotator标注器类，我主要学习几个我感兴趣的、有意思的Annotator类型一、Annotator所有的XxxAnnotator类都是继承自BaseAnnotator类，并重写了其中的annotator方法(注：由于几乎大部分的XxxAnnotator类的构

#导包：cv2视觉、numpy数组importcv2importnumpyasnp#加载图片img=cv2.imread('mourse.jpg')cv2.imshow('ori',img)#转换图片为黑白色gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片阈值分割ret,thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

对于day-1，算是一个简要的supervision的使用方法，但对于大部分内容本人还是一知半解，因此我查看官方文档，对照着官方文档来进行supervision的详细学习，并对其中一些重要的方法和属性进行解释DetectionsandSegmentation-检测与分割一、Detections类supervision是这样描述Detection

supervision库是一款由roboflow开发的计算机视觉库提供了一系列方便的工具和功能，用于可视化和处理各种计算机视觉任务。它的目标是简化深度学习模型的可视化和后处理步骤，尤其适用于对象检测、图像分割、关键点检测等任务。一、下载supervision库1.在3.8版本及以上的python，使用pi

1.引言本文将演示如何使用OpenCV库对视频中的每一帧进行边缘检测，并将结果保存为新的视频文件。边缘检测是一种图像处理技术，它可以帮助我们识别出图像中不同区域之间的边界。在计算机视觉领域，这项技术有着广泛的应用，比如物体识别、运动分析等。2.环境准备为了运行本示例

一、角点检测-Harris1、cv2.cornerHarris角点检测函数在cv2.cornerHarris函数中，Sobel算子用于计算图像的梯度，这是Harris角点检测的第一步。cv2.cornerHarris(src,blockSize,ksize,k,dst=None,borderType=None)下面是各个参数的详细解释：参数含义src输入图像

程序示例精选Python停车场车位识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对《Python停车场车位识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。文章目录一、所需工具软件二、使用步骤       1.

一、颜色空间转换importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('lena.jpg')#转换成灰度图img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('gray',img_gray)cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算，如灰度化最常用的是：gray

引言在现代计算机科学中，图像处理和计算机视觉已成为最活跃的研究领域之一，这得益于机器学习和深度学习的发展。本文将深入探讨图像处理与计算机视觉的基础概念、常见应用、关键技术、常用工具，以及在这些领域中的代码示例。通过本篇文章，我们将了解如何从头开始构建一个简单的计

文章目录一、LBPH算法1.基本原理2.实现步骤3.代码实现二、Eigenfaces算法1.特点2.代码实习三、FisherFaces算法1.算法原理2.算法特点3.代码实现四、总结人脸识别特征识别器是数字信息发展中的一种生物特征识别技术，其核心在于通过特定的算法和技术手段，从人脸图像中

文章目录一、环境准备二、基本原理1.人脸检测2.特征点提取3.图像变换与对齐三、基本步骤四、代码实现1.导入库2.定义面部特征点3.定义特征函数（1）getFaceMask函数（2）getM函数（3）getKeyPoints函数（4）normalColor函数4.数据预处理5.仿射变换6.生成并显示图像五、总结使用Open

目录前言一、完整代码二、代码步骤解析1.计算眼睛纵横比2.向图片中添加中文3.绘制凸包 4.打开摄像头读取每一帧画面进行处理前言        使用dlib库进行疲劳检测通常涉及人脸特征点检测和分析眼部特征（如眨眼率、眼睛开合程度等）。通过观察这些特征，可以推测

B站视频demo：https://www.bilibili.com/video/BV1ZvytYZEqM/代码使用注意事项：运行前，已连接Tello无人机的WIFI，并确保公用网络的防火墙已关闭！self.model=替换为自己的模型路径！视频demo代码如下：importthreadingimporttimeimportcv2importtorchimportrobomasterf

目录一、了解项目1、脸部关键点2、实现方法3、流程初始化阶段：视频处理循环：显示与交互：二、案例实现1、完整代码2、运行结果一、了解项目1、脸部关键点2、实现方法        通过眼睛的纵横比来判断眼睛是否闭合。从而判断人是否处于疲劳状态。3、流程

目录前言一、代码及步骤解释1.图片与处理2.加载模型3.输出图像前言        风格迁移（StyleTransfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一种图像的艺术风格应用到另一种图像上，同时保持其内容。 一、代码及步骤解释1.图片与处理传入图片，使用opencv里的dnn神经网络

文章目录疲劳检测一、面部识别二、主循环1.计算眼睛纵横比2.判断疲劳状态3.绘制双眼凸包4.显示眼睛闭合程度值5.显示图像三、释放资源四、完整代码展示总结疲劳检测使用OpenCV实现疲劳检测通常依赖于面部特征分析，特别是眼睛的状态（如眼睛开合程度）以及闭眼的时

在做深度学习的时候经常会在这四种格式上互转。转换时有几个需要注意的点：1.np和cv2都能通过cv2.imshow显示出来。2.torchvision的transforms会把HWC转为CHW。3.from_numpy读取的HWC还是HWC，需要额外对tensor旋转。4.pil和cv2读取的都是HWC格式，不过C中的BGR和RGB顺序不同。

1.形态学操作图像形态学操作：基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。形态学有四个基本操作：膨胀、腐蚀、开、闭。2.膨胀与腐蚀2.1.膨胀跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的