如何使用Python+OpenCV+Keras实现无口罩车辆驾驶员惩罚生成

介绍 我们知道,在当前形势下,我们正在逐步稳定地克服大流行病的情况,而且情况每天都在改善。但是,众所周知,即使已经开始接种疫苗,彻底根除该病毒仍需花费很多年。因此,为安全起见,在接下来的几年中,我们所有人都可能会习惯于戴口罩。就违反交通规则而言,政府仍然严格对在路上开车不戴口罩的人处以罚款。建立一个系统,能够追踪所有交通违法者的细节,提高公民的意识和纪律,是一个非常有用的办法。还可以通过另外创建一个仪表板监视程序来跟踪该交通规则违反者的增加或减少,在给定期间内收集罚款,确定主要违反规则的人群,从而改善该系统。工作范围作为代码实现的一部分,我们计划设计一个模型,将图像分类为戴口罩的和没戴口罩的。对于获得的属于没戴口罩类别的图像,我们获取车辆号牌的图像,并尝试提取车辆详细信息。车牌识别使用第二个模型完成,该模型接收带有车牌的输入作为汽车图像。一旦完成了车辆ID,我们便将详细信息传递到虚拟数据库,该数据库包含车牌持有人的数据以及车辆的详细信息。根据数据验证,我们将产生罚款,该罚款将直接发送到违规者的家庭住址。软件架构

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如何利用Python 图像库完成各种图像处理任务?

介绍数字图像处理由涉及在计算机上处理图像的各种技术和方法组成。对图像进行各种类型的操作,构成数字图像处理。了解图像实际上是什么图像基本上是二维信号。信号函数是 f(x,y),其中 x 和 y 在某个点的值生成该点的像素。图像基本上是一个由 0 到 255 之间的数字组成的二维数组。图像处理涉及多种因素。图像处理有几个主要动机。图像处理帮助改进我们存储的数字信息。使图像处理自动化。更好的图像优化,实现高效的存储和传输。这些年来,图像处理有了很大的进步,图像处理的现代商业应用也很多。

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一文了解图像中通道的相关知识

有少数颜色空间可以表示图像,如RGB,BGR,HSV,CMYK等,但它们都有一些共同点。它们是这些色彩空间用来共同形成图像的通道。让我们看看频道的一些定义。维基百科上说,彩色数字图像由像素组成,像素由一系列代码表示的原色组合而成。在这种情况下,通道是与彩色图像大小相同的灰度图像,仅由这些原色之一构成。如果这听起来很混乱,听我说完。这个定义说,每个图像都是由像素组成的,每个像素都是由颜色的组合组成的,更准确地说,就是原色。通道是彩色图像的灰度图像,它仅由构成彩色图像的一种原色组成。

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Facebook介绍可对图像和视频进行细分的自我监督学习AI

  Facebook 今日宣布了与 Inria 合作开发的 DINO 算法,特点是无需对数据进行标记,就能够对 transformers 机器学习模型进行训练。具体说来是,作为计算机视觉领域中最困难的挑战之一,其需要人工智能对图像中的内容进行理解。但 Facebook 介绍的这个新模型,能够在不指定特定目标的情况下,发现和分割图像 / 视频中的对象。

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一文了解图像如何存储在计算机中?

介绍深度学习技术普遍用于非结构化数据,例如文本数据或图像数据。在处理任何类型的数据之前,应先对它有充分的了解。因此,在本文中,我们将讨论图像并查看它们如何实际存储在计算机上。我们将介绍两种保存图像的流行格式-灰度和RGB格式。直接开始吧!黑白或灰度图像如何存储在计算机中?让我们举个例子。在这里,我们已经采取了黑白图像,也被称为一个 灰度图像。

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BEBLID:减少执行时间的同时提高图像匹配精度!

OpenCV发行版4.5.1包含了BEBLID,这是一个新的本地特性描述符。opencv4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID(Boosted effective Binary Local Image Descriptor),它是一种新的描述符,能够在减少执行时间的同时提高图像匹配精度!本文将向你展示一个具体的例子,所有源代码都存储在此GitHub存储库中:https://github.com/iago-suarez/beblid-opencv-demo/blob/main/demo.ipynb在这个例子中,我们将通过一个视角的改变来匹配这两个图像:

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如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果?

正如你可能知道的,素描或创建一个卡通并不总是需要手动完成。如今,许多应用程序可以把你的照片变成卡通照片。但是如果我告诉你,你可以用几行代码创造属于自己的效果呢?有一个名为OpenCV的库,它为 应用程序提供了一个公共基础设施,并优化了机器学习算法。它可以用来识别物体,检测和产生高分辨率的图像。本文,将向你展示如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果。使用google colab来编写和运行代码。你可以在这里访问Google Colab中的完整代码https://colab.research.google.com/drive/1lV5oJ_hI8PsSV1WDVWWfL18-tMm4vnxe?usp=sharing要创造卡通效果,我们需要注意两件事:边缘和调色板。这就是照片和卡通的区别所在。为了调整这两个主要部分,我们将经历四个主要步骤:加载图像创建边缘蒙版减少调色板结合边缘蒙版和彩色图像在开始主要步骤之前,不要忘记导入notebook中所需的库,尤其是cv2和NumPy。import cv2
import numpy as np
# required if you use Google Colab
from google.colab.patches import cv2_imshow
from google.colab import files

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如何使用Python将给定的图像集进行聚类?

介绍大家好,最近在参加深度学习竞赛时,遇到了一个有趣的问题,即如何将给定的图像集进行聚类,你可能会说,这不是一个简单的分类问题吗?使用卷积神经网络, 就实现,但关键在于没有合适训练数据提供训练。在不想自己收集数据集的情况,我们如何解决这个问题呢?这就是本文的主要内容,即将深度学习直接应用于测试数据(此处为图像),而无需创建训练数据集并在该数据集上训练神经网络。卷积神经网络作为特征提取器首先我们需要讨论为什么需要特征提取器?以及如何使卷积神经网络(CNN)发挥作用。图像数据的特征提取器:假设算法需要像特征一样需要两只眼睛,一只鼻子和一张嘴来将图像分类为面部,但是在不同的图像中,这些特征存在于不同的像素位置,因此简单地将图像扁平化并将其提供给算法是不起作用的。而解决这个问题刚好是CNN的卷积层发挥作用的地方。卷积层作为我们的特征提取器,并将图像分解为越来越精细的细节,我们来看一下下面的例子:

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