使用Clojure开发OpenCV

最新推荐文章于 2025-11-25 11:28:21 发布
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文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 编程
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本文介绍如何在Clojure环境中开发OpenCV应用。首先，安装JDK和Leiningen，配置项目依赖，接着下载OpenCV库并设置库路径。然后，通过编写Clojure代码示例展示如何加载和显示图像。最后，运行代码并鼓励读者以此为基础探索更复杂的计算机视觉项目。

OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了许多功能强大的图像处理和计算机视觉算法。Clojure是一种功能性编程语言，它结合了Lisp和JVM的强大特性。在本文中，我们将探讨如何使用Clojure来开发OpenCV应用程序。

安装OpenCV和Clojure
首先，我们需要安装OpenCV和Clojure的开发环境。以下是安装步骤：

  1. 安装Java开发工具包（JDK）：访问Oracle官方网站下载并安装适用于您的操作系统的JDK。

  2. 安装Leiningen：Leiningen是Clojure的构建自动化工具。您可以在Leiningen的官方网站上找到安装说明。

  3. 配置项目依赖：在项目的project.clj文件中添加OpenCV和Clojure的依赖项。以下是一个示例：

(defproject my-project "1.0.0-SNAPSHOT"
  :dependencies [[org.clojure/clojure
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Clojure开发OpenCV的简介
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-19 454
Clojure开发OpenCV的简介Clojure开发OpenCV的简介我们将在本教程中做什么前言安装Leiningen安装localrepo Leiningen插件将特定于Java的libs安装为本地存储库分解所需的opencv库将本机lib打包为jar在本地安装 jars建立项目用OpenCV替换模仿REPL中的OpenCV Java教程样本向项目添加注入交互式加载和模糊图像向项目添加图像读取图像下一步 Clojure开发OpenCV的简介 从OpenCV 2.4.4开始，OpenCV使用几乎与Andr
使用 Clojure 进行 OpenCV 开发简介(13)
2301_78348935的博客
03-19 1054
从 OpenCV 2.4.4 开始，OpenCV 支持使用与 Android 开发几乎相同的界面进行桌面 Java 开发Clojure 是一种由 Java 虚拟机托管的现代 LISP 方言，它提供了与底层 JVM 的完全互操作性。这意味着我们甚至应该能够使用 Clojure REPL（读取评估打印循环）作为底层 OpenCV 引擎的交互式可编程接口。
使用 Clojure 进行 OpenCV 开发简介
2301_81888214的博客
01-15 1476
具有完全限定包名称的实例构造函数。如果我们现在想使用 opencv Rect 类来创建一个矩形，我们再次必须完全限定它的构造函数，即使它留在 Point 类的同一个 org.opencv.core 包中。当从基于 lein 的项目的主目录运行时，即使 lein repl 任务自动加载所有项目依赖项，您仍然需要加载 opencv 本机库才能与 OpenCV 交互。，以获得与任何未包装在 Clojure 中的纯 Java 库进行互操作所需的所有知识，以使其在 Clojure 中以更惯用和功能化的方式使用。
OpenCV介绍：Java&Android——使用 Clojure 开发 OpenCV 简介 OpenCV v4.8.0
hirshdz327的博客
10-04 221
有关安装支持桌面 Java 的 OpenCV 的详细说明，请参阅 “
介绍使用Clojure的OpenCV开发
kingroc的博客
09-08 920
介绍使用Clojure的OpenCV开发作为OpenCV2.4.4。OpenCV支持桌面Java开发使用和Android开发非常相似的接口。 Clojure是运行在Java虚拟机上的现代LISP方言，提供与底层JVM的一个完整互动操作。这就意味着这我们甚至可以使用Clojure REPL（Read Eval print Loop）作为互动程序的界面与底层的OpenCV引擎交互。这个教程我们将做些什
使用Clojure进行目标识别和图像相似度比较
asfdsgdf的博客
07-18 327
首先，确保你已经安装了Clojure和Leiningen，这是Clojure的构建工具。我们还需要一些Clojure的图像处理库，例如clojure-opencv。首先，我们需要实现图像的预处理和目标识别功能。在Clojure中，我们可以使用clojure-opencv库进行图像处理。我们将使用一种简单的图像哈希算法来比较图像相似度。5. 图像相似度比较。
OpenCV4.9.0在Android 开发简介(14)
2301_78348935的博客
03-20 1436
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、手写数字识别等任务，并可集成到摄 针对 Android 的开发与其他平台的开发有很大不同。建议详细了解相关知识
OpenCV与Clojure开发入门指南
gitblog_00303的博客
05-30 271
OpenCV与Clojure开发入门指南 【免费下载链接】opencv 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencv 前言 ...
Deepin 20.8：安装OpenCV4，配置vscode+CMake作为基本开发环境
feichangyanse的博客
11-26 2265
文章目录一、在Ubuntu上安装OpenCV 1、安装基本工具 2、安装OpenCV 依赖的库 3、下载OpenCV源代码 4、配置和编译OpenCV5、环境配置5.1、配置pkg-config环境5.2、配置动态库环境6、测试opencv6.1、测试方式一6.2、测试方式二7、卸载OpenCV4（通过源码编译安装）二、编写CMakeLists.txt三、安装VS Code四、配置VS Code五、Reference Link提示：以下是本篇文章正文内容，使用的硬件环境如下操作系统：Ubuntu 20.0.
Clojure实现OpenCV示例： Meanshift和Camshift视频跟踪
资源摘要信息:"clj-opencv-examples是一个开源项目，主要展示了如何在Clojure编程语言环境中使用OpenCV（开源计算机视觉库）进行视频处理和跟踪算法的实现。这个项目为开发者提供了多个示例程序，旨在帮助他们理解和...
AR.Drone 地面控制站：基于Clojure的OpenCV对象跟踪
综合上述内容，turboshrimp-tracker 是一个使用 Clojure 语言编写的地面控制站应用程序，它集成了 OpenCV 来进行对象跟踪。它允许开发者通过 AR.Drone 无人机来观察和跟踪物体，提供了对 AR.Drone 的全面控制。该...
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本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
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「深入浅出OpenCV」专栏是一个面向计算机视觉初学者的教程，采用深入原理+浅出实现的教学方式，既讲解图像处理算法背后的数学原理，也提供Python+OpenCV的实践代码。专栏适合具备Python基础的开发者、学生和工程师学习，内容涵盖OpenCV核心功能与应用场景。目前已发布关于相机模型的文章，未来将继续扩展更多主题。读者可通过邮箱和GitHub仓库与作者交流反馈。
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本文介绍了使用C#和Python通过OpenCV实现物体识别的技术流程。主要包括：1）模型训练方法（Train）用于学习特征模式；2）预测方法（Predict）用于新数据识别；3）模型保存功能（Write）。同时列举了OpenCV提供的多种预训练模型，包括车牌、人脸、身体部位等识别模型（如haarcascade_frontalface_default.xml等），这些基础模型可直接用于特定物体的检测任务。
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文件：E:\software\opencv\openCV411\sources\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp。
OpenCV(三十一)：边缘检测Canny
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Canny 边缘检测是一种经典且常用的图像边缘提取算法，由 John Canny 在 1986 年提出。它在 OpenCV 中得到了高效实现，是结构化光、SLAM、医学影像分析与机器视觉领域中最常用的边缘检测方法之一。其目标是以最优方式识别图像中的边缘，既能准确检测真实边缘，又能保持较强的抗噪能力与定位精度。边缘通常对应灰度变化剧烈的区域，但噪声也会产生剧烈变化。如果不去噪，边缘会出现大量虚假响应。高斯滤波使用如下数学形式的卷积核：σ 越大，平滑越强，但也会模糊真实边缘。
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本节系统介绍了基于 OpenCV 构建端到端人脸识别系统的完整流程。首先通过 DNN 模型与 KCF 跟踪器融合，实现高效稳定的人脸检测与关键点定位；接着利用 Torch 加载轻量级 FaceNet 网络，对齐人脸并提取归一化特征编码，实现欧氏距离与余弦相似度的人脸精确比对；最后引入眨眼检测、头部姿态估计和轻量级 CNN 模型，构建多模态融合的活体检测机制，有效防御照片与视频伪造攻击。
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