OpenCV
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图像处理
ice_junjun
15+年IT后端开发
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OpenCV 其他模块使用指南
Flann: 快速近似最近邻搜索。Photo: 图像修复和去噪。Stitching: 图像拼接。Shape: 形状匹配和距离计算。原创 2025-03-21 10:22:03 · 1088 阅读 · 0 评论 -
OpenCV DNN 模块使用指南
OpenCV 的 DNN（深度神经网络）模块为开发者提供了强大的深度学习功能，能够加载并运行多种格式的预训练深度学习模型。此模块广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等众多计算机视觉任务。接下来，我们会详细介绍该模块的主要类和函数，以及它们在不同应用场景中的具体实现。原创 2025-03-21 10:15:25 · 1211 阅读 · 0 评论 -
OpenCV ML 模块使用指南
OpenCV 的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K 均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。原创 2025-03-21 10:12:11 · 739 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Objdetect 模块使用指南
OpenCV 的Objdetect模块专注于目标检测功能，借助不同的特征分类器，能够高效地在图像或视频中检测特定目标。本指南将详细介绍该模块中主要的特征分类器及其使用方法，并结合人脸检测和行人检测这两个典型应用场景进行代码实现与解释。原创 2025-03-21 10:08:26 · 546 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Features2d 模块使用指南
OpenCV 的Features2d模块提供了强大的特征检测和描述功能，在计算机视觉领域应用广泛。通过该模块，我们可以进行图像特征提取、匹配，进而实现图像拼接、物体识别等任务。原创 2025-03-21 09:09:09 · 663 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Calib3d 模块使用指南
OpenCV 的Calib3d模块主要提供相机校准和 3D 重建相关的功能。通过该模块，我们可以对相机进行标定以去除镜头畸变，还能从 2D 图像中恢复 3D 信息。原创 2025-03-21 09:05:37 · 588 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Video 模块使用指南（Python 版）
Video 模块的核心功能，从运动检测到复杂跟踪算法，结合智能监控、手势识别等实战项目，快速构建视频分析解决方案。原创 2025-03-20 12:00:08 · 834 阅读 · 0 评论 -
OpenCV HighGUI 模块使用指南（Python 版）
HighGUI 模块的核心功能，从基础图像显示到复杂交互应用，结合标注工具、实时视频处理等实战项目，快速构建图形用户界面与媒体处理解决方案。原创 2025-03-20 11:43:59 · 978 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Imgproc 模块使用指南（Python 版）
Imgproc 模块的核心功能，从基础滤波到复杂特征提取，结合医学、工业、机器人等领域的实战项目，快速构建图像处理解决方案。每个代码示例均可独立运行，方便在实际开发中复用和扩展。模块是 OpenCV 的图像处理核心，提供从基础滤波到高级特征提取的全流程功能。原创 2025-03-20 11:35:25 · 817 阅读 · 0 评论 -
OpenCV Core 模块的详细使用指南，结合基础操作、代码示例及应用场景
plaintext。原创 2025-03-20 11:19:39 · 651 阅读 · 0 评论 -
图像处理全流程指南（OpenCV 实现）
快速构建从简单图像增强到复杂视觉系统的完整解决方案，灵活适配 OpenCV 的各功能模块原创 2025-03-20 10:55:44 · 1481 阅读 · 0 评论 -
OpenCV 基础模块 Python 版
OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，在 Python 中使用广泛原创 2025-03-20 10:16:58 · 474 阅读 · 0 评论