开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

opencv-python对象检测

OpenCV-Python是一个基于Python的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。对象检测是OpenCV-Python库中的一个重要功能，它可以用于在图像或视频中检测和识别特定的对象。

对象检测是计算机视觉领域的一个关键任务，它可以帮助我们自动识别和定位图像或视频中的特定对象。OpenCV-Python库中提供了多种对象检测算法，包括基于特征的方法（如Haar特征级联分类器、HOG特征+SVM分类器）和基于深度学习的方法（如基于卷积神经网络的方法）。

对象检测的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

人脸检测：用于人脸识别、人脸表情分析、人脸属性分析等领域。
目标检测：用于车辆检测、行人检测、动物检测等领域。
物体识别：用于识别特定的物体，如水果、建筑物、动物等。
动作识别：用于识别人体动作，如手势识别、姿态估计等。
视频分析：用于视频监控、视频内容分析、视频检索等领域。

腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务，可以与OpenCV-Python库结合使用，以实现更强大的图像处理和对象检测功能。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了一系列图像处理的API和工具，包括图像识别、图像审核、人脸识别等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ti
腾讯云智能视频分析（Intelligent Video Analytics）：提供了视频内容分析、人脸识别、行为分析等功能，可以用于视频监控、智能交通等场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vca
腾讯云人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供了丰富的机器学习和深度学习工具，可以用于训练和部署对象检测模型。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ti-ml
腾讯云云服务器（Cloud Virtual Machine）：提供了高性能的云服务器实例，可以用于运行OpenCV-Python库和相关应用程序。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm

通过结合OpenCV-Python库和腾讯云的相关产品和服务，开发者可以实现强大的对象检测功能，并且在云计算环境中获得高性能和可扩展性。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

OpenCV最新中文版官方教程来了（附下载）

OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。

02

如何从OpenCV源码编译生成OpenCV-Python的SDK开发包

如果安装包中不支持某些功能的话，多数开发者不知道如何从源码编译生成opencv-python的安装包，其实这个这个事情很容易，如果对有经验的开发者只需半个小时即可完成。在介绍具体步骤之前，首先看一下需要的相关编译工具与依赖安装包及其版本列表如下(Windows 10 64系统)：

01

OpenCV-Python学习（1）—— OpenCV历史与安装

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

04

推荐 | 从OpenCV到Pytorch完整的视频教程

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大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂微信公众号号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可

02

CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼

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大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂微信公众号号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可

03

劳保防护用品穿戴检测系统

劳保防护用品穿戴检测系统通过python+Opencv深度学习技术，劳保防护用品穿戴检测系统对现场人员防护穿戴用品进行全天候检测，劳保防护用品穿戴检测系统检测到未按照要求进行穿戴，劳保防护用品穿戴检测系统立即对现场违规人员进行抓拍。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。

04

Python中cv2 (OpenCV, opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程

本文全面介绍了Python中OpenCV库（cv2）的安装和基础使用方法。文章详细讲解了如何通过Python进行图像处理的各种技术，包括图像读取、处理和显示等功能。适用于所有水平的开发者，从初学者到高级用户。关键词：Python OpenCV安装、cv2图像处理、opencv-python教程、图像识别、计算机视觉入门，确保读者能通过百度等搜索引擎快速找到本文。

01

皮带断裂识别检测系统

皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。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。

03

护目镜佩戴检测识别算法

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。

04

烟花厂人员作业释放静电行为检测算法

烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的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。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

03

煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统

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。

03

OpenCv-Python 开源计算机视觉库 (一)

1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。

01

水面船舶识别检测系统

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。

02

工人不戴安全帽自动检测系统

工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型，工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测，工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，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。

05

监控室值班人员脱岗睡岗识别算法 yolov7

监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

00

AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统

AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型，AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。

04

占道经营游摊小贩识别检测系统

占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。

04

工地临边防护缺失识别检测算法

工地临边防护缺失识别检测算法通过opencv+python网络模型技术，临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时，将自动发出提示。本算法中涉及到的Python是一门解释性脚本语言，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。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言，跨平台：跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。

01

矿山电子封条 yolov8网络模型

矿山电子封条通过python+yolov8网络模型智能视频识别等技术，矿山电子封条yolov8网络模型智能分析异常情况。YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计，本身的创新点不多，偏向工程实践，主推的还是 ultralytics 这个框架本身。按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。

00

OpenCV中如何正确的给文字区域加上底色

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显示效果对象检测模型推理解析结果之后，经常需要在对象检测框上部添加文字类别跟其他表述文本，这样显示可以让人一目了然，非常清楚的知道各种检测类别跟自信度信息，但是这个可视化显示，OpenCV可以做的非常好，给人很直观的感觉。图示如下：如何生成这种显示 OpenCV中有个获取字体跟文本宽高的函数，调用该函数可以获取 Size cv::getTextSize( const String

04

智慧工地火焰烟火识别检测系统

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。

00

消防通道堵塞识别算法 opencv

消防通道堵塞识别算法通过opencv+python网络模型技术，消防通道堵塞识别算法对消防通道的状态进行实时监测，检测到消防通道被堵塞时，将自动发出警报提示。消防通道堵塞识别算法训练选择的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。

03

手把手教你深度学习目标检测框架 detectron2 环境搭建

最近主要在搞深度学习方面的一些东西，所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到微信圈子程序员交流圈中分享给大家。

02

垃圾桶溢出识别系统

垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档告警及时清理。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。

06

电力煤矿跑冒滴漏监测系统

电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术，电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为，立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。

04

电力煤矿液体泄漏识别系统

电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测，当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时，系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员，让工作人员及时处理。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。

02

工地高空作业安全带穿戴识别系统

工地高空作业安全带穿戴识别系统通过python+opencv网络模型分析技术，工地高空作业安全带穿戴识别系统对现场监控画面中人员安全绳安全带穿戴进行检测，不需人为干预立即触发告警存档。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。

00

人员摔倒识别预警系统

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。

03

OpenCV基础

OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持，后来由Willow Garage和Itseez（现在是Intel的一部分）维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法，包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化，可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。

01

「玩转树莓派」搭建智能家居远程监控系统

前几天，在食堂吃饭，本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了，前十分钟看着领导都很忙，中间十分钟中国人民都很幸福，后十分钟别的国家都生活在水深火热里，顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己，便毫无抬头的欲望。

01

城市道路井盖安全监测系统

城市道路井盖安全监测系统基于基于opencv+yolo计算机深度学习技术，城市道路井盖安全监测系统可以自动对城市道路井盖或者园区厂区井盖进行检测，如果通过监控摄像头检测到发现某个井盖缺失，城市道路井盖安全监测系统可以立即抓拍并回传给后台监控工作人员及时处理及时设指示标识，以防有人员不小心没看到就掉进去了。

02

智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统

智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统通过opencv+python对现场画面中进行7*24小时不间断实时监测，当智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统监测到沿街晾晒违规摆摊占道经营时，立即抓拍告警。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，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。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。

08

占道经营出店摆摊监测识别系统

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。

03

死磕YOLO系列，不会 AI没关系，用OpenCV 调用YOLO 做目标检测

对于视觉工程师而言，这当然是个小问题。可术业有专攻，不一定每个程序员都懂 AI 算法，那肯定就有一种方法把算法当成一个黑盒子，处理好输入输出就好了。

04

10 个不可不知的 Python 图像处理工具！

今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

02

使用Python实现深度学习模型：图像语义分割与对象检测

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。

01

【计算机视觉处理一】OpenCV入门

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。

05

Python+Dlib+Opencv实现人脸采集并表情判别功能的代码

介于我使用的是jupyter notebook，所以在安装dlib和opencv-python时是在

02

10个Python图像处理工具随你选

今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

03

十个python图像处理工具

【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

02

OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装！然后在环境变量中添加

02

OpenCV-Python，计算机视觉开发利器

人工智能，一个已经被谈论了几十年的概念（最早是图灵在1950年提出）。如今这几年，相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断，接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等，众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化，也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。

02

收藏！10 个 Python 图像处理工具

今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。

02

anaconda安装opencv（whl文件）

我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。

02

绝缘手套穿戴智能识别系统

绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。

06

lightweight openpose 实操记录（pytorch环境）

这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

03

基于OpenCV的显著图绘制

显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。

03

加油站抽烟烟火智能识别算法

加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术，加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况，并发出预警信号以提醒相关人员，减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的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-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。加油站抽烟烟火智能识别算法所有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。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。

02

煤矿皮带运输智能监控算法

煤矿皮带运输智能监控算法通过opencv+python深度学习算法网络模型，煤矿皮带运输智能监控算法实时监测皮带运输过程中的各种异常情况，如跑偏、撕裂、堆料异常等，一旦检测到异常情况，立即发出告警并采取相应的措施，以保障安全。煤矿皮带运输智能监控算法中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。

00

街道积水识别监测系统

街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测，一旦发现到路面积水时，立即抓拍存档告警，同步信息到后台中心，提醒相关人员及时处理，避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。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。

06

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭