运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
TIAGo机器人在机器人/ TIAGo /教程中提供了一套全面的教程。教程使用Gazebo模拟器，目前包含如何使用OpenCV，PCL，自主导航，MoveIt的教程！和人机器人互动。
占道经营出店摆摊监测识别系统通过python基于yolov7网络架构深度学习模型对城市街道进行实时监测，无需人为干预。当占道经营出店摆摊监测识别系统监测到有商户出店摆摊违规经营或者流动商贩占道经营时，系统立即告警同步后台监控人员及时处理及时预警。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。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
占道经营流动商贩识别检测系统基于OpenCv+Yolo网络模型架构，对占道经营行为进行实时监测分析。当识别到流动商贩占道经营时，占道经营流动商贩识别检测OpenCv+Yolo网络模型立即抓拍并提示相关人员妥善处理。占道经营流动商贩识别检测提高城市道路的监管效率，产生强大的威慑作用，提升效率。
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要任务，用于在图像或视频中自动检测和跟踪特定的目标。这项技术在人脸识别、行人检测、车辆跟踪等领域具有广泛应用。本文将以目标检测与跟踪概念为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测和跟踪的基本原理、方法和实例。
图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别，而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现这两个任务，并提供详细的代码示例。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法
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。
1. OpenCV 介绍 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，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
这篇教程旨在使用一些有趣的例子让你熟悉OpenBR背后的思想、对象以及动机。注意需要摄像头的支持。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
嗨，亲爱的读者们！欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅！今天，我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱，而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心，我们将从零开始，一步步地领略计算机视觉的魅力。
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning)，主要是针对图像编辑，局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下： seamlessClone(InputArray src, // 输入的待克隆的图像，三通道InputArray dst, // 输入的克隆目标图像，三通道InputArray mask, // 遮罩层，大
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
在使用OpenCV进行图像处理时，有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
川剧是中国最知名的戏曲剧种之一，变脸是川剧表演的特技之一，在对象传承上有着严格的师门派别。有点扯远啦，回来！其实主要是我们今天要用OpenCV干的事情跟这个有点关系，OpenCV基于Landmark实现人脸关键点提取，对结果善加利用可以实现人脸交换，对特定对象施加变脸术。OpenCV开发者不学川剧也一样可以给各种人变脸，当然前提是会写代码，会做OpenCV。首先简单说一下原理与流程。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报，还可以让你找到志趣相投的人，在一个狭小的领域内得到专业人员的指教，并进一步加深你对研究领域的理解。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
在本书的第二部分中，您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说，您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外，您还将看到如何创建和理解直方图，直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外，您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术，这是图像分割的关键部分。 此外，您还将看到如何处理轮廓，轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后，您将学习如何构建第一个增强现实应用。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块，检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法，然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码，展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库，全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的，部分贡献库代码由社区程序员提供。
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
在本文中，我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API，通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
函数 cv2.distanceTransform() 用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离（Distance Transform， DT算法），本文记录OpenCV 距离变换相关内容。 距离变换 OpenCV中，函数cv2.distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离，输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息；图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。 图像的距离变换定义为一幅新图像，其中每个输出像素的值被设为输入图像
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样，想进行人脸判断，首先要有脸， 只要能靠确定人脸的位置，那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
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