上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。
#include <iostream> // for standard I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // Gaussian Blur #inclu
2018-07-21 14:35
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此，您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
代码有参考跟整合：没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <cv.h> #include
最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
在决定抛弃MFC，而使用纯Win32 API 开发Window桌面程序之后，还存在一个语言的选择，这就是是否使用C++。C++作为C的超集，能实现所有C能实现的功能。其实反之亦然，C本身也能完成C++超出的那部分功能，只是可能需要更多行的代码。就本人理解而言，
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
项目地址：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
很多培训机构宣称Python是人工智能必备的编程语言，打着速成的旗号来引诱学者学习Python。事实却并不是这样的，万丈高台平地起，不论你想从事怎样的编程工作，都是从最基本的编程技巧开始的；Python并不适合所有人，如果你是一个编程类专业的学生，适度了解Python是有必要的（Python的第三方库的爆发造就了不少C/C++程序员的就业），但如果你作为一个非编程类专业但又需要了解编程的人，我强烈推荐你学习Python。
关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
这是博主近期看到的效果最好，实现最简单，运算时间最短的交互式图割算法，而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码，所以非常值得研究。
本文详细阐述了YOLOv5在C++ ONNX Runtime GPU&CPU下进行调用
在图像相关项目中一般都会使用到强大的Opencv库，有时候还需要裁剪或者修改源码适应自己项目。今天就介绍下在Windows下如何编译和配置opencv。
原文：Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
最近的学习涉及到 KCF 追踪算法，然而在我的 OpenCV 中找不到 KCF 的头文件，查阅资料发现还需要安装 OpenCV_contrib 这个模块，但又不想重装我的 OpenCV，于是就在我的 WSL(ubuntu18.04) 里面重新装一个 OpenCV，顺便记录一下坑，以防再掉进去
opencv 3.4.4 安装：pip install opencv-python
机器之心原创 作者：思 当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。 在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。 然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
首先，需要明确一个根本问题。OpenCV 是一个基于 Apache2.0 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它实际上各种图像处理和计算机视觉方面的通用算法的集中库。
程序源码 想必大家都知道QQ聊天对话框中，有一个窗口抖动的功能，相信大家也都用过，但能否用C语言做出来呢？ 答案绝对是肯定的，但如何实现的呢？今天就教大家怎么做。 话不多少，上源码！！ #include <stdio.h> #include <windows.h> int main(int argc, char *argv[]) { RECT rect; //RECT是一个矩形结构体，相当于保存了一个矩形的四条边的坐标 HWND hwnd = NULL,oldhw
MESSAGE("Build type: " ${CMAKE_BUILD_TYPE})
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前段时间做视频时需要演示电脑端的操作，因此要用到屏幕录制，下载了个迅捷屏幕录制，但是没有vip录制的视频有水印且只能录制二分钟，于是鄙人想了下能不能通过万能的python来实现呢？经过一晚上的尝试发现这条路是可以走的通的。分享一下自己的想法，整体思路是PIL模块中的ImageGrab不停的获得当前屏幕，利用opencv写入视频流话不多说，直接上代码，有什么更好的建议，欢迎大家交流！
一把利刃，用不好，会伤到你遍体鳞伤。用得好，便为你披荆斩棘，所向披靡。好与不好之间，便是历练。 几经波折，终于跌跌撞撞,集成了OpenCV,并实现了灰度图片，自此一扇新的大门已经打开。 至此我手中已经基本集齐了所需的技能碎片。本文你包括: [1].OpenCV在AndroidStudio中的集成 [2].第一个JNI项目的解析 [3].JNI中对于Android中的Bitmap类的使用 [4].一个灰度的例子开启OpenCV的世界 ---- 1、创建项目 1.1：下载OpenCV的SDK 首先到官网下
上面两个图片想必大家都见过也用过，那就是QQ的窗口抖动功能，今天给大家带来的就是用C来实现类似QQ窗口抖动的小知识，其实窗口的抖动的原理就是让它在不同的几个位置停顿一小下然后再来回移动，我们先来看代码，稍后再进行解释。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 读者朋友们可能天天使用Visual C++这个强大的工具来开发应用程序，不知道注意到没有，Visual C++每次装载一个项目的时候，为了使项目加载过程不至于太单调，会在状态栏的左半部分会出现一个装载进度条，用来即时显示Visual C++装载项目的进度，当项目装载完毕后，进度条隐藏。那么这个功能是如何实现的呢？为了说明该功能的实现原理，本例提供了一个范例程序prgsbar，它演示了在编辑视图里显示文本文件，在加载文本文件时，在界面的状态条中的进度指示器仿真显示文件的加载过程，当文本装载完毕后，进度条隐藏。由于该程序在装载文件显示的进度条时无法进行拷屏操作，所以这里没有给出状态条中显示进度条的界面效果图，读者可以运行本书所带光盘中的程序代码观看相应的效果。 一、实现方法 虽然Visual C++中的MFC类提供了标准的进度指示器控件（progress control），但是我们不能在状态栏里直接使用这个控件，要解决这个问题，可以创建一个可重用C++类CProgStatusBar，这个类从CStatusBar派生，用来来实现状态条中的进度指示。整个实现过程不是很难，思路是在状态栏创建一个进度指示器控制，把它作为子窗口来对待，然后根据不同的状态来显示或者隐藏进度指示器。 在具体实现CProgStatusBar类的过程中，首先在CProgStatusBar派生类中加了一个CProgressCtrl类型的数据成员–m_wndProgBar，然后重载CstatusBar类的二个重要成员函数：OnCreate（）、OnSize（），最后还要在该类中添加一个自定义成员函数OnProgress（）。在上述三个函数中， OnCreate（）负责在状态栏第一次被创建时接收控制，继而创建进度指示器并将它初始化为一个子窗口，它的实现代码如下： int CProgStatusBar::OnCreate(LPCREATESTRUCT lpcs) { lpcs->style |= WS_CLIPCHILDREN; VERIFY(CStatusBar::OnCreate(lpcs)==0); VERIFY(m_wndProgBar.Create(WS_CHILD, CRect(), this, 1)); m_wndProgBar.SetRange(0,100); return 0; } OnCreate（）函数在状态栏的式样中加了一个WS_CLIPCHILDREN，它告诉Windows不要绘制子窗口以下的状态栏区域，这样可以减少屏幕闪烁。接着OnCreate（）函数创建进度指示器控件并将它的范围设置成[0，100]。注意在这里创建进度指示器控件时没有用WS_VISIBLE，因为我们要实现的目标是仅仅当装载文件时进度条才显现，其余时间内应用程序都隐藏它。 熟悉Windows编程的人都清楚，无论何时，只要在某个窗口里添加子窗口，那么一定要负责管理它的大小尺寸，也就是说，当父窗口大小改变后，子窗口的大小也要跟着作相应的改变。一般来说，这个工作由父窗口的WM_SIZE消息处理函数OnSize（）来作，所以我们也要处理该类的OnSize（）函数。 void CProgStatusBar::OnSize(…) { CStatusBar::OnSize(…); CRect rc; GetItemRect(0, &rc);//获取状态条的第一个窗口的尺寸； m_wndProgBar.MoveWindow(&rc,FALSE);//移动进度条到状态条的第一个窗口； } 从上述代码可以看出，CProgStatusBar::OnSize（）将进度指示器放在了状态栏的第一个窗格，这个窗格通常用来显示程序的”就绪”信息和命令提示信息。注意这里不论进度指示器是处于可见状态还是隐藏状态，MoveWindow都照样起作用–所以即便是进度指示器处于隐藏状态，其窗口大小同样是可调的。 调整好进度指示器的窗口大小后，下面要作的就是进度指示器的显示，进度指示器当前进度状态的显示在CProgStatusBar::OnProgress中完成。它有一个类型为UINT的入口参数：参数值的范围从0到100，表示进度百分比，0表示进度没开始，100表示全部完成。如果这个参数的值大于0，则OnProgress显示进度控制并设置指示器的位置；如果参数值等于0，则 OnProgress隐藏进度控制。 虽然子窗口控件通常都是放在父窗口能绘制的区域的最上面，但这样做在绘制方面是有一定风险的。在隐藏/显示进度控制时尤其如此，这时候会出现两个问题：第一，因为进度指示器显示在状态栏的第一个窗格位置，所以如果进度条指示器
OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core（核心库）、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年，OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库：OpenVINO（即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit）、open_model_zoo，以及标注工具CVAT等。
这两年，计算机视觉似乎火了起来，计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？生物医学、机械自动化、土木建筑等好多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是计算机相关专业的。当然，我也是其中一员。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
未佩戴安全带智能识别系统通过python+opencv网络模型识别分析技术，未佩戴安全带智能识别系统自动识别现场工地作业人员高空作业是否按要求佩戴安全带，未佩戴安全带智能识别系统不需人为干预自动抓拍告警同步提醒后台人员及时处理。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
OpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔创建，第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用在Stanley上，该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来，在Willow Garage的支持下，在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下，它被积极地继续进行开发。现在，OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的众多算法，并在日渐扩大。
矿井人员视频行为分析算法通过opencv+python网络模型技术，矿井人员视频行为分析算法实时监测人员的作业行为，并与安全标准进行比对，可以及时发现不符合安全要求的行为，预防事故的发生。接下来我们一起介绍下矿井人员视频行为分析算法中使用到的Opencv。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
智慧工地火焰烟火识别检测系统通过python+opencv网络模型算法分析技术，实现对现场画面中火焰烟雾进行7*24小时不间断识别，实时分析自动报警Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
人员摔倒识别预警系统通过opencv网络模型技术，人员摔倒识别预警系统能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒，人员摔倒识别预警系统无需人为干预可以立刻抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。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。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
河道垃圾自动识别监测算法通过python+opencv网络模型技术，河道垃圾自动识别监测算法对水面上的垃圾进行自动识别，一旦发现垃圾污染将自动发出警报。河道垃圾自动识别监测算法中选择opencv框架模型，接下来我们介绍下。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。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。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。
网上看了很多教程，写的都不细致，或者我理解不够透彻，一步一步操作下来，总是错误百出。好不容易成功一次，现将完整过程记录如下
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
护目镜佩戴检测识别算法通过opencv+python网络深度学习模型，护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况，发现未佩戴或错误佩戴的情况，及时提醒调整。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使护目镜佩戴检测识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
甘肃非煤矿山电子封条通过python+opencv网络模型，python+opencv网络模型对关键位置（回风井口、运人井口、车辆出入口）对现场人员行为、数量、穿戴着装及设备状态各数据进行实时监控分析。python是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。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。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
煤矿AI智能视频分析识别系统通过opencv+python 深度学习网络模型，煤矿AI智能视频分析识别系统对皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物、非法运人、有煤无煤状态等异常情况，以及人员工服穿戴、反光衣、安全帽、睡岗离岗、打电话、抽烟等行为进行自动抓拍存档。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。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。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。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
安全生产劳保穿戴监测系统通过python+opencv计算机智能视频分析技术，安全生产劳保穿戴监测系统对现场区域人员防护用品穿戴是否合规进行自动监测。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。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
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