2017年8月3号OpenCV社区宣布了OpenCV3.3版本正式发布啦，这个是在OpenCV3.2发布八个月之后，OpenCV社区再次发布新版本，其官方的下载链接与说明见如下： http://opencv.org/opencv-3-3.html OpenCV3.3版本跟之前版本相比较，最显著的改动有如下： 把深度学习DNN模块从扩展模块中移到了主仓中，在OpenCV3.3 版本中可以无需编译即可使用，这也体现出OpenCV社区对深度学习等新技术态度与支持。 支持标准C++11库，这个对广大C++程序员来
首先，由于本人使用了ROS，因此在安装ROS的时候安装了ros-indigo-destop-full顺便安装了版本2.4.8的opencv，因为ROS里面的一些文件需要依赖于该版本的opencv，例如cv_bridge和image_pipeline。所以卸掉opencv2.4.8再装opencv3.3（因为有些代码需要用到opencv3）貌似不明智。故我们在原有的opencv2.4.8的版本基础上安装opencv3.3，因此这里涉及到了ubuntu多版本opencv共存问题。
Python3.6+OpenCV3.3开发环境搭建 当前Python语言随着人工智能时代的到来很火，很多人都希望我出一些Python与OpenCV相结合的文章。本文就是开篇之作，“工欲善其事，必先利其器”，做Python开发推荐使用PyCharm IDE，如果之前没有接触过Python，建议直接使用Python3.6 + OpenCV3.3这两个最新版本，既然选择学习，就要从当前最新版本开始，而不是在那里找古董，在技术领域古董只有被扔到垃圾桶。所有要把有限的时间花在正确的技术上。 工具下载与安装 本人的环境
编译OpenCV3.3源码生成Android SDK 最近因为工作需要，需要在Android平台上编译OpenCV与其扩展模块生成Android SDK，之前因为有编译过OpenCV相关的Android NDK的项目，以为在Android平台上编译OpenCV源码很容易，花了两天的时候才完成整个编译过程，主要原因归结有一下： Android Studio上从SDK Manager下载的NDK居然缺少文件，刚开始没有意识到，浪费了不少时间，所以一定要下载离线版本，手动安装比较靠谱。 编译生成Java源代码的时
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch OpenCV中DNN模块已经支持与测试过这些常见的网络模块 AlexNet GoogLeNet v1 (also referred to as Inception-5
安装环境：Windows8 安装的OpenCV版本：OpenCV3.3 安装所需的其他软件：VS2015
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。
OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示 一：概述 OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。当前比较流行基于卷积神经网络/深度学习的对象检测方法主要有以下三种： Faster R-CNNs You Only Look Once(YOLO) Single Shot Detectors(SSD) 其中第一种Faster R-
前面文章《OpenCV4Android中NDK开发（一）--- OpenCV4.1.0环境搭建》自己配置好了NDK的Opencv方法，因为在Android中使用最常见的还是摄像头实时处理，所以最近一直在研究摄像头和OpenCV之间的互助。
这篇文章介绍了怎么通过源码编译opencv。其实Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持，可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
jetpack3.2自带了opencv3.3，但是只提供了python2.7的编译版本，所以也只能在python2.7下使用，我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中，但是遍查资料也没人说过这个东西，直到我找到一篇博客。 how to install opencv3.4.0 on jeson TX2 这片文章写得非常好，把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚，包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了，只说下大概可能遇到的问题。
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门，还是从OpenCV3.x系列入门，对OpenCV一定会留下一个印象：卧槽，太强大了吧！
Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持，可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。
OpenCV 可以进行一系列的图像处理，也能够直接的绘制图片，但涉及到一些复杂的图像处理时，没有现成的 API 可以使用，这个时候需要我们自己实现代码。
Python OpenCV像素操作 环境声明 ： Python3.6 + OpenCV3.3 + PyCharm IDE 首先要引入OpenCV和Numpy支持，添加代码如下： import cv2 as cv; import numpy as np; 读写像素 对RGB图像来说，在Python中第一个维度表示高度、第二个维度表示宽度、第三个维度是通道数目，可以通过下面的代码获取图像三个维度的大小 print(image.shape) print(image.size) print(image.dtype)
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。 一：残差网络(Resnet) 最初的CNN网络LeNet与AlexNet卷积层都比较少，VGG通过小的卷积核实现了网络深度的增加取得了显著效果，但是当层数过度增加的时候就发现训练错误与测试错误都在增加，图示如下：
YOLOv3是You Only Look Once系列的最新目标检测算法，关于YOLOv3的介绍，网上一大堆，本文就不跟风描述。想要了解YOLOv3的同学，可以看一下YOLOv3：你一定不能错过。
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，
我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章，用了人脸检测，我当时用的都是HAAR级联检测器，导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准，我跟他们都解释了一下，OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错，但是都2020年啦，OpenCV4发布以来，官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的狠准快的方法了。就连HAAR级联训练的工具在OpenCV4中都被除名了。所以与时俱进很重要，希望这篇文章能帮大家厘清OpenCV现在使用的人脸检测技术。
我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章，用了人脸检测，我当时用的都是HAAR级联检测器，导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准，我跟他们都解释了一下，OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错，但是都2020年啦，OpenCV4发布以来，官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的快狠准的方法了。就连HAAR级联训练的工具在OpenCV4中都被除名了。所以与时俱进很重要，希望这篇文章能帮大家厘清OpenCV现在使用的人脸检测技术。
Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测 自OpenCV3.3发布包含深度神经网络(DNN)模块的SDK以后，OpenCV4Android SDK就开始支持Android客户端使用深度学习实现对象检测，特别是基于SSD的mobilenet网络模型，可以在移动端达到较高的帧率，实时视频对象检测，SSD mobilenet支持20种对象检测。模型的下载可以到本人GIHUB: https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial 在data/model目
圣诞前夕，opencv悄悄发布了3.4版本，和3并没有很大的区别，听说是优化了DNN，这个还没用过，正好换了电脑，新电脑上还没来得及配置opencv，昨天下午闲了，我是没想到一下子能编译成功的，因为之前用到sift的时候试了几次都不行，今天却是出奇的顺利，除了有一个小地方自己粗心填错路径之外，其他的都很顺利，因为没想到能配置成功，也就没有截图，我待会稍微重新截一次来写。
BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场景，具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
OpenCV 环境搭建 及 实现测试案例，没有你想象的那么麻烦噢，一篇文章带你分分钟搭好环境跑通实例。
环境的配置是基于Anaconda的，没有下载的小伙伴可以自行下载，附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3[2]
从 pypi 的 opencv 清华镜像源可以看到 OpenCV 与 Python 版本的支持关系，此处做整理总结：
OpenCV 3.4发布啦！ OpenCV 3.4在2017年12月23日正式发布啦，感觉发布的速度越来越快，距离上次OpenCV 3.3仅仅不到四个月的时间，效率明显提高。在OpenCV 3.4中新
终于实现了在windows下配置Qt和opencv，从刚学opencv尝试，到现在终于配置成功，断断续续经历了一年左右，真实操碎了心。。。走了太多弯路了
一、所需软件 本教程需要一下软件： PyCharm 2017.2.3 （其他版本也可） OpenCV 3.3 Python 3 Windows 7以上版本 二、环境配置 Python3 和PyCharm的安装这里就不详述的，只需到对应的官方网站下载安装即可，需注意的是Python 要安装Python3以上版本。 注意：Python 3 安装完后，在命令行工具内输入python，若报错，则表明python 没有将python.exe 路径写入到系统环境路径中。加入即可。 这里要讲一下 OpenCV 的安装。
OpenCV 4.x中提供了强大的统一向量指令（universal intrinsics），使用这些指令可以方便地为算法提速。所有的计算密集型任务皆可使用这套指令加速，非计算机视觉算法也可。目前OpenCV的代码加速实现基本上都基于这套指令。
不过Lady我一直呼吁新版本出来的时候不要马上用，通常还是会有各种各样问题，等过段时间版本稳定了再使用——这句话主要对新手说的。新手总喜欢装最新的事物，但总是搞不定最新的事物。
据说，网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功，然后我就想挑战以下，能不能在七分钟内搞定。
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开放源代码的计算机视觉库，它提供了一系列函数和算法，用于处理图像和视频。通过使用OpenCV，您可以进行各种计算机视觉任务，例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能，以及高级功能和模块，如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置，然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后，通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序，并总结了程序的结果。
OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成，这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
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：
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 模板匹配 1.模板匹配原理 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 原理：在要检测的图像上，从
导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCV DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV，消除神秘感，同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络推理运算的支持模块-DNN模块，它支持多种深度学习框架的模型，如Tensorflow、Caffe、Torch、Darknet，以及ONNX格式的模型。
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码，这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求，因为OpenCV4Android SDK多数Java代码都是基于JNI调用，如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说，多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销，这个时候就需要将全部的处理封装在C++层，在C++中调用OpenCV相关API函数，同时通过在JNI层面定义本地方法，力争做到每次处理图像，只调用JNI一次，这样就会达到比较
解决方案： 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake，添加 contrib:
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI（region of interest），感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取，代码如下 def roi_test(src): #第一个参数，高度范围，第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
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