对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...从获取对象的边界框开始挺好的，但是边界框本身并不能告诉我们（1）哪些像素属于前景对象，（2）哪些像素属于背景。...图像的表征如下： 每个目标边界框的坐标(x, y) 每个边界框关联的类别标签 左下角是一个语义分割的例子。...这样做主要好处是，网络现在可以有效地端到端地进行训练： 我们输入一个图像和对应的实际的边界框 提取图像的特征map 应用ROI池化，得到ROI特征向量 最后, 使用两组全连接层来获得(1)类别标签预测...所选的300个ROIs中的每一个都要经过网络的三个并行分支: 类别标签预测 边界框预测 掩摸预测 上面的图5显示了这些分支。
加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。...OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。...这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。...以及边界框的置信度（confidence score）。...所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。
/ 简单来说，实现人脸模糊可以分为以下4步： 第一步：人脸检测 在这一步可以使用任何的人脸检测器，只要它能在图像或视频中生成人脸的边界框坐标就行。...第二步：图像/视频的ROI提取 脸探测器会给出一个边界框，也就是图像中人脸的坐标(x, y)。...第四步：将模糊后的照片整合到原始图像中 使用来自人脸检测的原始(x, y)坐标(步骤二中提到的)，我们可以得到模糊/匿名化的人脸，然后将其存储到原始图像中(如果使用OpenCV和Python，则此步骤使用...至此，人脸模糊的部分就完成了。 如何在实时视频中通过AI实现人脸自动模糊？ 文摘菌在这里简单展示一下如何使用OpenCV识别人脸，然后再将人脸模糊应用到实时视频流中。...这套算法能够将源视频中的人物提取出来，并返回给用户，然后用户可以自由选择给谁打码。 要想打码，首先需要找出所有人脸的出现位置，并把同一个人所有帧中的人脸连接起来。
在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。 我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...我们也可以使用cv2在检测到的面部周围使用for循环绘制边界框。...当与另一个产生不同对齐框的人脸检测器（如基于CNN的mmod_human_face_detector.dat ）一起使用时，结果不会很好。...一旦检测到人脸关键点，我们就可以开始“绘图”了，通过使用OpenCV中的绘图功能连接所需的点，将口罩覆盖在脸上：https://docs.opencv.org/master/dc/da5/tutorial_py_drawing_functions.html...我们将通过连接附录A中定义的标志点来定义口罩的形状。例如，为了形成宽覆盖和中覆盖口罩，我们将用29点的标志点坐标连接（绘制）下颚线[0,16]的标志点。
首先，我们利用人脸检测来计算图像中人脸的边界框位置： 图4：下一步是应用人脸检测。在这里，我们借助了深度学习和OpenCV进行人脸检测。...然后，我们计算人脸的边界框值，并确保该框落在图像的边界内（第61-67行）。...从这里开始，我们将遍历人脸检测： 在循环内部，我们过滤掉较差的检测结果（第34-38行），提取边界框并确保边界框坐标值不要超出图片边界（第41-47行）。...然后，我们将面部ROI 加到对应的两个列表里： 在提取了面部ROI并进行了预处理（第51-56行）之后，我们将面部ROI和边界框添加到它们各自的列表中。...其次，这种方法将我们的计算机视觉流程简化为一步-而不是先应用人脸检测，再应用口罩检测器模型，我们要做的就是在网络的一次前向传递过程中应用目标检测器对图像中戴口罩和不戴口罩的人计算出边界框。
在这篇文章中，我将教你如何在3分钟内为自己建立一个人脸检测程序。...你需要安装以下python库: opencv-python cvlib 下面是导入所需python库、从存储中读取图像并显示它的代码。...在加载的图像中检测人脸，在检测到的人脸周围绘制一个边界框，显示最终检测到的人脸图像的代码如下。...faces, confidences = cv.detect_face(im) # 循环遍历检测到的人脸并添加边界框 for face in faces: (startX,startY) = face...[0],face[1] (endX,endY) = face[2],face[3] # 在人脸上绘制矩形边界框 cv2.rectangle(im, (startX,startY)
昨天Learn OpenCV网站博主Vikas Gupta博士发表文章，对OpenCV与Dlib中四种人脸检测算法实现进行了比较分析，包含C++/Python的代码示例，且对精度和速度都进行了量化。...缺点 1）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 2）边界框通常排除前额的一部分甚至下巴的一部分； 3）在严重遮挡下不能很好地工作； 4...）不适用于侧面和极端非正面，如俯视或仰视。...8 总结推荐 如何在应用中选择人脸检测算法呢？作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法与Dlib HOG方法，然后再做决定。 一般情况 在大多数应用程序中，我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。...高分辨率图像 由于在高分辨率图像中，这些算法的速度都会很慢，而如果缩小图像尺寸，HOG/MMOD可能会失败，同时OpenCV-DNN却可以检测小脸，所以对于高分辨率图像推荐缩小图像再使用OpenCV-DNN
比如，Python中没有Point2f 和 RotatedRect函数，所以不能完全再现C++环境下的实现。 其次，NMSBoxes函数不返回Python绑定的任何值，最终导致OpenCV报错。...第二层是表示图像“几何”的输出要素图。我们使用它来导出输入图像中文本的边界框坐标。...通过将layerNames作为参数提供给net.forward，我们指示OpenCV返回我们感兴趣的两个特征映射： 输出几何图用于导出输入图像中文本的边界框坐标 类似地，分数图包含文本的给定区域的概率:...（第63行），然后初始化两个列表： rects：存储文本区域的边界框（x，y）坐标 置信度：存储与每个边界框相关的概率 我们稍后将对这些区域使用non-maximasuppression。...我已经包含了如何在第91-93行提取角度数据；然而，正如我在前一节中提到的，不能像在C++中那样构造一个旋转的边界框——如果你想要处理这个任务，那么从第91行角度开始将是你的第一步。
原文: YOLOV3 基于OpenCV DNN 的目标检测实现 - AIUAI 这里主要是对 基于 YOLOV3 和 OpenCV的目标检测(PythonC++)[译] Python 完整实现的整理...OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI 1....def postprocess(self, img_cv2, outputs): # 检测结果后处理 # 采用 NMS 移除低 confidence 的边界框...img_height, img_width, _ = img_cv2.shape # 只保留高 confidence scores 的输出边界框...# 将最高 score 的类别标签作为边界框的类别标签 class_ids = [] confidences = [] boxes = []
最后提供 Python + OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。 为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高 ?...比如，Python中没有Point2f 和 RotatedRect函数，所以不能完全再现C++环境下的实现。 其次，NMSBoxes函数不返回Python绑定的任何值，最终导致OpenCV报错。...（第63行），然后初始化两个列表： rects：存储文本区域的边界框（x，y）坐标 置信度：存储与每个边界框相关的概率 我们稍后将对这些区域使用non-maximasuppression。...我已经包含了如何在第91-93行提取角度数据；然而，正如我在前一节中提到的，不能像在C++中那样构造一个旋转的边界框——如果你想要处理这个任务，那么从第91行角度开始将是你的第一步。...基于Python和OpenCV的场景文本检测器和EAST文本检测器成功检测出西班牙语的停车指示路牌 该场景中包含一个西班牙的停车标志。“ALTO”可以准确的被OpenCV和EAST识别出来。
导读：通过本教程，我们将彻底理解一个重要的概念：目标检测中的常用方法“Selective Search”。文末也会给出使用C++或者Python的Opencv代码。...区域建议的算法/Region Proposal Algorithms 我们目前已经讨论过的问题可以用区域建议算法来解决。这些方法将图像作为输入和输出边界框，对应于图像中最可能成为对象的所有子区域。...选择搜索算法将这些oversegments作为初始输入并执行以下步骤： 将分段部分对应的所有边界框添加到区域建议列表中 基于相似性的群邻近段 转到步骤1 在每次迭代中，都会生成较大的段，并添加到区域建议列表中...一般在1000-1200建议是好的足以让所有的正确区域的建议。 ? 选择性搜索代码 让我们来看看如何在opencv中实现基于选择性搜索的分割。...所以Python代码使用OpenCV 3.3.0而不是OpenCV 3.2.0工作。如果你不想编译OpenCV 3.3.0，构建OpenCV 3.2.0你编译前的文件夹，你也可以修复这个bug。
在这里，我们将使用 OpenCV 来实现实时深度学习目标检测。我也会展示如何在不修改网络架构或者重新训练的情况下忽略或者过滤一些不感兴趣的目标类别。...在进行目标检测的时候，给定一张输入图像，我们期望得到： 一个边界框列表，或者一幅图像中每个对象的（x,y）坐标 与每个边界框关联的类别标签 与每个边界框和类别标签关联的概率或者置信度得分 图 1（右）展示了一个深度学习目标检测的例子...在分子项中，我们计算了真实边界框和预测边界框重叠的区域。分母是一个并集，或者更简单地说，是由预测边界框和真实边界框所包括的区域。两者相除就得到了最终弄的得分：交并比。 平均精度均值（MAP） ?...我会在下面的示例代码中回答这个问题，但是首先你需要准备一下系统： 你需要在 Python 虚拟环境中安装版本不低于 3.3 的 OpenCV（如果你在使用 python 虚拟环境的话）。...删除负责分类/打标签的全连接层 2. 并用全新的、随机初始化的全连接层替代 我们也可以选择性地修改网络中的其它层（包括在训练过程中冻结一些层的权重，以及解冻它们）。
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI OpenCV 4.X 版本集成了很多直接利用 DNN 模块的 Python API 接口....安装： sudo pip install opencv-python 使用： from cv2 import dnn # Variables with simple values DNN_BACKEND_DEFAULT...参数： [1] - boxes: 待处理的边界框 bounding boxes. [2] - scores: 对于于待处理边界框的 scores. [3] - score_threshold: 用于过滤...boxes 的 score 阈值. [4] - nms_threshold: NMS 用到的阈值. [5] - indices: NMS 处理后所保留的边界框的索引值. [6] - eta: 自适应阈值公式中的相关系数...eta \cdot nms\_threshold_inms_thresholdi+1=eta⋅nms_thresholdi [7] - top_k: 如果 top_k>0，则保留最多 top_k 个边界框索引值
《用python和opencv检测图像中的条形码》 第六期《OpenCV测量物体的尺寸技能 get～》 概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏...今天，我们将使用扩展ssim（结构相似性索引）方法，以便使用OpenCV和python可视化图像之间的差异。具体来说，我们将在两个输入图片的不同处绘制边界框。...你可以使用下面的OpenCV安装教程学习如何在系统上配置和安装python和OpenCV。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...首先，我们使用cv2.boundingRect计算轮廓周围的边界框。 我们将相关的（x，y）坐标存储为x和y，此外将矩形的宽和高分别用w和h存储。
首先，我们使用 OpenCV 的 EAST 文本检测器来检测图像中的文本。EAST 文本检测器将提供文本 ROI 的边界框坐标。...该函数： 使用基于深度学习的文本检测器来检测（不是识别）图像中的文本区域。 该文本检测器生成两个阵列，一个包括给定区域包含文本的概率，另一个阵列将该概率映射到输入图像中的边界框位置。...注意：完美情况下，旋转的边界框也在 rects 内，但是提取旋转边界框不利于解释本教程的概念。因此，我计算了水平的边界框矩形（把 angle 考虑在内）。...我们的结果（边界框值和实际的 text 字符串）附加在 results 列表（第 156 行）中。 接下来，我们继续该流程，在循环的基础上处理其他 ROI。...但是，在终端输出中，我们看到了一个注册商标 Unicode 符号，这里 Tesseract 可能被欺骗，因为 OpenCV EAST 文本检测器报告的边界框与标志牌后面的植物发生重叠。
《用python和opencv检测图像中的条形码》 概述 ?...现在假设，物体的宽为150像素（基于其关联的边界框）。...如果轮廓区域足够大，在第9-11行计算图中的选择边界框，特别注意OpenCV2使用的是cv2.cv.BoxPoints函数，OpenCV3使用的是cv2.boxPoints函数。...然后，我们按照左上、右上、右下和左下的顺序排列旋转的边界框坐标。 最后，第16-20行用绿色的线画出物体的轮廓，然后用红色的小圆圈绘制出边界框矩形的顶点。...总结 在本文中，我们学习了如何通过使用python和OpenCV来测量图片中的物体的大小。
YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。...最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。...OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。...OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。图片
所以现实中许多应用将检测和追踪一起使用。 在这个教程中，我们将只关注追踪这部分，我们将通过在对象周围放置一个边界框来指定想要跟踪的对象。...一个多目标追踪器需要两个输入 视频的一帧 你想要追踪的所有目标的位置（边界框） 给定这些信息，追踪器会在多有子序列帧中追踪这些特定目标的位置。...位置是一个简单的边界框。 OpenCV 提供了一个叫做 selectROI 的功能，它可以弹出一个 GUI 来选择边界框（也叫做感兴趣的区域（ROI））。...在C++版本中，selectROI允许你得到多个边界框，但在 Python 版本中，它会只返回一个边界框。所以，在 Python 版本中，我们需要一个循环来得到多个边界框。...我们用 MultiTracker 类中的 update 的方法来定位新一帧中的目标。每个用来追踪目标的边界框都用不同颜色来画。
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