opencv 介绍

最新推荐文章于 2025-05-19 08:53:21 发布
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本文提供了关于 OpenCV 的详细教程和资源链接，涵盖了图像处理的基本概念和技术，适合初学者和有经验的开发者进行学习和研究。
funkidd
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OpenCV官方网站：这里可以白嫖教程、检索API、下载例程
桔子code 的博客
06-23 1万+
原文链接：http://www.juzicode.com/archives/6339 OpenCV作为一款开源图像处理库，提供了丰富的文档供开发者使用、查阅，在这些文档中提供了丰富的教程、API接口说明、例程、Q&A。 教程 在OpenCV的官方网站(www.opencv.org)首页上找到在线文档的入口Online Documentation(docs.opencv.org)， 以当前(21.6)最新稳定版4.5.2为例，进入4.5.2版本的文档主页： 在网页上方也能看到当前进入
OpenCV 介绍
爱捣蛋的小仙儿。
08-27 4322
OpenCV 介绍 OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个开放源代码的 计算机视觉库。OpenCV 是最初由英特尔公司发起并开发，以 BSD 许可证授权发 行，可以在商业和研究领域中免费使用，现在美国 Willow Garage 为 OpenCV 提 供主要的支持。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，目前在工业界以及科研领域广泛采用。 OpenCV 的 来源 OpenCV 诞生于 Intel。Intel 最
opencv官网
zhangpinghao的专栏
11-21 5447
http://opencv.org/ 各个版本的opencv可以在这下载 http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 中文网似乎不再更新了 http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 下面是官方文档 中文 http://www.open
cvpr常用资源整理
rodgeliao的专栏
07-26 7895
cvpr常用资源整理(ing...) 作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet  跟opencv相关的： http://opencv.org/ 2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布，opencv更改了其最新的官方网站地址。 http://www.opencvchina.com/ 好像12年才有这个
OpenCV简介、OpenCV的发展历程
昊虹AI笔记
09-19 3706
OpenCV简介、OpenCV的发展历程
opencv介绍
qq_30150579的博客
12-12 2342
opencv介绍
计算机视觉处理----OpenCV（OpenCV介绍、基本操作）
weixin_64110589的博客
05-19 2908
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像和视频处理。它支持多种操作系统（如Windows、Linux、macOS）和编程语言（如Python、C++、Java），并提供了丰富的功能，包括图像处理、特征提取、目标检测、视频分析、三维重建、图像分割以及机器学习与深度学习等。
OpenCV介绍及安装（linux）
z
05-21 7832
其使用一系列c语言函数和少量c+类实现，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，这些算法被封装成了一系列易于使用的函数，使得开发者能够快速地构建出复杂的视觉应用。OpenCV支持多种操作系统，包括Linux、Windows和macOS，并且提供了多种编程语言的接口，如C++、Python、Java等，opencv可以运行在linux系统上，且其轻量，高效所以在嵌入式领域得到广泛的应用；在Ubuntu等基于Debian的Linux发行版上，可以使用apt-get等包管理器直接安装OpenCV。
1、opencv介绍与开发环境搭建
如是牛
04-22 1850
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库，是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库。在windows上使用VS2022和opencv4.5.5搭建开发环境。
Opencv简单介绍
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Henry的博客
04-21 1万+
1.机器视觉 机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何让机器看懂东西。指用摄像机或者电脑代替人眼对物体目标进行识别等机器视觉，进一步做图像处理，能够让电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像 总而言之，就是让计器像人一样看懂物体 现在，计算机视觉和机器视觉已经不区分了 2.机器视觉的应用 物体识别：人脸识别、车辆检测 识别图像中的文字（OCR：Optical Character Recognitio..
OpenCV介绍以及案例代码.doc
11-24
### OpenCV介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，采用C/C++编写，但也提供Python等语言接口。它具有以下主要特点和功能： 1. **开源性**：OpenCV允许任何人自由地使用、...
精选资源
#1 - OpenCV介绍.pdf
04-14
### OpenCV介绍 #### 1.1 OpenCV-Python教程简介 **OpenCV**（Open Source Computer Vision Library）是一款开放源代码的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉的相关算法。OpenCV最初由Gary Bradsky...
精选资源
01-概述 - OpenCV介绍与环境搭建.rar
03-12
本资料“01-概述 - OpenCV介绍与环境搭建”旨在帮助初学者理解OpenCV的基本概念，并指导如何在不同的操作系统上设置开发环境。 首先，OpenCV的核心功能包括图像读取、显示、处理和保存。它支持多种图像格式，如JPEG...
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个基于3D FDTD（时域有限差分）方法的MATLAB仿真研究，用于分析微带线馈电的矩形天线在超宽带脉冲传播下的电磁特性，重点计算微带结构MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]的回波损耗参数。该方法通过数值模拟精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁场仿真，能够有效评估天线的匹配性能与宽带特性。文档还列举了多个相关科研方向和技术应用案例，涵盖通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，展示了MATLAB在科研仿真中的广泛用途。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或计算电磁学研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①掌握3D FDTD算法的基本原理及其在天线仿真中的实现方法；②学习如何利用MATLAB构建微带天线模型并分析其回波损耗特性；③为超宽带天线设计与优化提供仿真依据和技术支持； 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，逐步理解FDTD离散化过程和边界条件设置，重点关注代码中网格划分、激励源设置、吸收边界条件（如PML）及结果后处理部分，并可通过调整结构参数进行仿真验证与性能优化。
OpenCV介绍、模块解析与安装配置指南
资源摘要信息:OpenCV基础视频教程——带你进入图像处理的世界第一讲：OpenCV介绍与安装OpenCV简介：OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个基于(开源免费)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、...
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