一、前言本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。

转载自蒙特卡洛家的树视频讲解地址：https://www.bilibili.com/video/BV1yz411e7kQopencv调用opencv从4代之后推出了二维码识别接口.调用方法是这样的.importcv2img

前言定位二维码不仅仅是为了识别二维码；还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位。定位二维码，不仅需要图像处理相关知识，还需要分析二维码的特性，本文先从二维码的特性讲起。二维码特性二维码在设计之初就考虑到了识别问题，所以二维码有一些特征是非常明显的。二维码有三个"回"字形图案，这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角，如果图像偏转，也可以根据二维码来纠正。为什么是三个点，而不是一个、两

进行图像的二值化，这里可以使用opencv2里的函数threshold，当然在opencv里也有cvThreshold函数（这个函数可以具体参考：http://blog.csdn.net/xuehuic

数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别特点：（1）可以实现普通二维码，条形码；（2）解决了opencv输出中文乱码的问题（3）增加网页自动跳转功能（4）实现二维码实时检测和识别代码保证原创

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html

车位检测YOLOV8NANO,opencv调用车位检测，YOLOV8NANO，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID

了解ROS中常用组件:launch启动文件、Qt工具箱和rviz三维可视化环境1、实验目的2、实验设备3、实验内容（1）launch启动文件（2）Qt工具箱（3）rviz三维可视化环境动手实现1：使用OpenCV

Opencv保存摄像头视频为mp4和flv两种格式由于我采用的是opencv4.0,在保存视频的地方遇到了一些坑。

dlopenfailed:library“libopencv_java4.so”notfoundEFATALEXCEPTION:mainProcess:com.cv.monitor,PID:4371java.lang.UnsatisfiedLinkError

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法研究与实现**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7学习率衰减策略6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的昆虫识别算法研究与实现**

1.霍夫圆变换霍夫圆变换(HoughCircleTransform)是一种数字图像处理中的特征提取技术，用于在图像中检测圆形。它将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标所确定的三维参数空间中一个点的过程。因此，圆周上任意三点所确定的圆，经霍夫变换后在三维参数空间应对应一点。霍夫圆变换的优点：通用性强，可以检测任意大小、形状的圆形。效率高，可以快速检测出图像中的圆形。霍夫圆变换的缺点：对噪

自己编译OpenCV挺麻烦的，配置需要耗费很长时间，编译也需要很长时间，而且无法保证能全部编译通过。利用OpenCV官网提供的已编译的OpenCV库可以节省很多时间。下面介绍安装配置方法。

packagecn.com.yuanquanyun.common.opencv;importjavax.imageio.ImageIO;importjava.awt.

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题介绍1.1系统简介车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted1.源由2.步骤3.预期&展望4.参考资料1.源由OpenCV在学校的时候接触过，不过当时专注在物理、研究方面，没有好好的学习下。

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:001_reading_displaying_write_image1.源由2.Read/Display/Write应用Demo2.1C

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:002_reading_writing_videos1.源由2.Read/Display/Write应用Demo3video_read_from_file3.1C

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:000_hello_opencv1.源由2.HelloOpenCV2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.参考资料

我们开始图像处理的基本操作的了解一、图像对象本身的加深学习1.1Mat对象和ROI1.1.1创建一个明确的Mat对象1.1.2感兴趣的区域ROI二、图像的灰度处理2.1概念2.2cvtColor()函数2.3示例一、图像对象本身的加深学习1.1Mat对象和ROI这是一个技术经验的浅尝，所以不是某个具体的函数，而是对前边某部分大家接触过的内容的加深和复习，帮助大家更深地进入视觉处理这个领域的学习。1

OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何测试我们所实现算法的性能？查找表是什么？为什么要用它？测试用例这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。

一、概述从图像中将目标或部分目标分割出来，是我们在进行图像处理的操作，也是有意义的事情。在很多情况下，我们也希望将感兴趣的目标区域分割出来，比如将一个人的脸或手分割出来。具体有下面提到的几种方法。1、背景减除背景减除是在背景模型建立后，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标。背景减除法的缺点是假设所有像素点是独立的，这种更完整的空间和时间模

项目场景：需求：公司做会员卡实体卡的项目，需要扫码绑定用户，制卡商给了一个pdf文件里面包含2000张会员卡要求确认印刷，需要扫描出二维码内容并确定问题描述这个任务被安排到我身上（本人前端），领导让手动扫码，作为一个程序员怎么可能干这么蠢的事呢，想着写个脚本解决一下，以下为解决步骤：1.首先要把pdf的每一页分开有一个很方便的网站iLovePDF|OnlinePDFtoolsforPDFlover

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【QT】多线程+OpenCV的demo结合最近学的知识自己做了个小demo。可以实现对输入的图片进行图像处理，高斯模糊、灰度处理以及边缘检测，三种处理同时进行。

联通组件扫描图像联通组件标记概念扫描联通组件的常见算法思考图像联通组件标记概念图像联通组件（CCL）四领域与八领域扫描联通组件的常见算法概念联通组件标记算法(connectedcomponentlabelingalgorithm)是图像分析中最常用的算法之一，算法的实质是扫描二值图像的每个像素点，对于像素值相同的而且相互连通分为相同的组(group),最终得到图像中所有的像素连通组件。扫描的方式可

基于OpenCV平滑图像也就是图像模糊，本博文介绍使用OpenCV的不同函数通过线性滤波进行图像平滑。

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ubuntu12.04编译openvc2.4.2+ipp7.1攒了个i货，据说ipp能提速，就重新编译openvc,装好了ipp7.1按照参考网上帖子比如http://opencv.willowgarage.com

需要的库timepyautoguiOpenCVaircv#Aircv是基于OpenCV的所以需要安装OpenCV和numpyoswin32直接上代码1.导入库importtimeimportpyautoguiimportaircvasacimportosi

JavaCVcvEstimateRigidTransform函数使用心得@Date2018.09.27函数定义对应OpenCV中的estimateRigidTransform函数此函数用作根据变换矩阵对图片进行指定大小的变换

sudoapt-getinstalllibopencv-devpython-opencv如果有用的话，记得回来点个赞！

因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力，所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的分类器。

在OpenCV中，imshow函数默认情况下是不支持滚动条的。如果想要显示滚动条，可以考虑使用其他库或方法来进行实现。一种方法是使用Qt库，使用该库可以创建一个带有滚动条的窗口，并在其中显示图像。

学习来自《LearningOpenCV3ComputerVisionwithPython》SecondEditionbyJoeMinichinoandJosephHowse文章目录检测移动的目标涉及到的

开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法，涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。

在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C++和Python分享演示代码。RGB色彩空间RGB颜色空间具有以下属性1.它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。2.三个通道通过照射到表面的光量相关联。让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B）绿（G）红（R）如

opencv关于ncc说，，完全匹配p=1，完全不匹配p=-1，p=0表示无关联。数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，使用C++作为主要编程语言，对于图像处理和计算机视觉领域具有重要意义。其提供了丰富的功能和算法，使得开发者能够快速实现各种图像处理和计算机视觉应用。

雄鹿红外图像标注3.1选择色彩空间3.2执行阈值3.3执行形态学操作3.4轮廓分析以找到边界框3.5过滤不需要的轮廓3.6绘制边界框3.7以需要的格式保存Reference本文将手把手教你用Python和OpenCV

###因为手里的项目原因，需要使用到人脸的68个关键点定位，Dlib对关键点的定位可以说很准确的，写下这篇博客记录配置流程首先要下载Cmake和Dlib以及VS2019VS2019的下载和OpenCV的安装可以看我的这篇博客博客链接

基于OpenCV灰度图像转GCode的双向扫描实现引言激光雕刻简介OpenCV简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode1.简化版的双向扫描2.优化版的双向扫描5.保存生成的

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opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。