Flask框架下图像的base64编码接收和解码流程

5585'HOST = '0.0.0.0'DEBUG = True          以上为Flask启动流程,直接使用python app_VD.py即可执行程序,执行后输出: 三、base64图像部分设计 3.1 json参数         通过postman以post的方式发送图像json文件,内容如下: { "algConfig": { "b_colordistortion": 1, "...

使用OpenCV对图像进行三角形检测、颜色识别与距离估算【附代码】

文章目录 前言功能概述必要环境一、代码结构1. 参数定义2. 距离估计3. 颜色转换4. 图像处理函数4.1 读取图像和预处理4.2 轮廓检测4.3 过滤面积并检测三角形4.4 提取边框并计算距离 二、效果展示红色三角形绿色三角形蓝色三角形黄色三角形 三、完整代码获取总结 前言 本文将介绍一个基于OpenCV的课题项目,该项目的实现过程包括图像的读取与预处理、轮廓检测、形状识别、颜色分析以及距离计算...

【坚果识别】果实识别+图像识别系统+Python+计算机课设+人工智能课设+卷积算法

整代码 and 安装 地址:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/wm69eif83lvcqg4g 四、卷积神经网络特点及原理 卷积神经网络(CNN)是一种特别适用于处理图像和视频数据的深度学习模型。它的设计灵感来源于生物视觉系统的结构,尤其是猫的视觉皮层。CNN的关键特点和工作原理可以总结如下: 层级结构: CNN由多个层组成,每层都有特定的功能。最常见的层包括: 卷积...

【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...
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