Opencv3_Learning

最新推荐文章于 2019-05-02 17:41:25 发布
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#开发工具 #python #人工智能

本文介绍如何利用Jupyter Notebook进行Python编程，这是一种流行的交互式编程方式，适合数据分析、科学计算和机器学习等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

git地址
采用jupyter notebook进行编程，语言为python。
感谢博主——戳
这类东西真的是不是天天打，就是打过就忘。。

有志者事竟成，破釜沉舟，百二秦关终属楚。
苦心人天不负，卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。
希望，在最后一年可以专心做自己喜欢的事情的本科生涯，不要留下遗憾。

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Learning Opencv—开篇
weixin_47646598的博客
05-08 483
第一次写作，砰砰砰…，深呼一口气冷静冷静。好啦，下面开始正题，首先，做个简单的介绍，我将来自西部某985的CS小硕(目前本科双非大四)，误打误撞进入视觉领域，经过一年的探索性学习方式，接触了不少三维重建，SLAM、目标检测以及语义分割等领域优秀案例。大部分同学或许跟我一样，刚入的时候或多或少带着CS领域的红利，希望可以通过学习拿到体面的offer，接触了大概一年的时间，慢慢也意识这个领域不全是外人...
learning OpenCV(3)
zhongshandaxueguosha的专栏
11-06 1807
1.OpenCV的基本数据类型 2.CvMat矩阵结构 3.IplImage
Learning OpenCV 3（英文版）
09-06
相信不用多介绍，图像处理与计算视觉方面的必备书籍，本书用C++语言实现，包含了完整的openCV库，包括用于计算机视觉的机器学习
learningOpenCV(中文版)
06-02
本书为Opencv开发中文版，可供广大机器视觉工程师阅读与指导
Learning OpenCV中文版
10-23
Learning OpenCV中文资料，计算机视觉必看教材。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。本书可供广大科研人员、工程技术人员、高校相关专业师生及计算机视觉和图像编程爱好者阅读参考。
Learning OpenCV 3.rar_Learning OpenCV 3英文版_forestwwe_learning op
07-13
Learning OpenCV 3英文版
opencv-detect.rar_cvaux.h_opencv tracking_opencv 跟踪_tracking ope
09-19
这个标签可能指的是OpenCV的跟踪模块，该模块集成了多种跟踪算法，如KCF（Kernelized Correlation Filters）、MIL（Multiple Instance Learning）、TLD（Tracking-Learning-Detection）等。这些现代跟踪算法通常...
deep-learning-face-detection_opencv_deeplearning_人脸识别_python脸部识别
10-01
综上所述，本项目“deep-learning-face-detection_opencv_deeplearning_人脸识别_python脸部识别”主要涵盖了使用OpenCV的dnn模块进行脸部检测和识别的核心概念。通过理解并实践这些步骤，开发者可以构建自己的人脸...
Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code
02-20
《Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python Second Edition Code》是一本深入探讨计算机视觉技术的书籍，结合Python语言的实现，提供了丰富的代码示例。这本书旨在帮助读者理解和应用OpenCV库，一个广泛使用...
OPENCV目标跟踪_opencv_目标检测_卡尔曼滤波算法_opencv代码_鼠标跟踪_VC++.zip
04-28
OpenCV中包含了多种跟踪算法，如CSRT（CamShift-based Robust Set)、KCF（Kernelized Correlation Filter）、MIL（Multiple Instance Learning）和TLD（Tracking-Learning-Detection）等。这些算法各有优劣，适用于...
LearningOpenCV(中文版).pdf
06-26
LearningOpenCV(中文版).pdf
Learning-OpenCV3
05-07
文档为Learning OpenCV3 电子档原档，2016年12月的，最新OpenCV权威书籍，Gary Bradski Adrian Kaebler 著
学习OpenCV 3 中文版.rar
06-17
学习OpenCV 3 中文版(PDF)经典教程，最新的教程详细介绍了opencv的算法集成及机器学习部分内容。
原版LearningOpencv3-PDF.rar
06-04
原版learningopencv3英文版，其实看起来也不费劲，多看看就习惯了，带书签
【OpenCV】Learning OpenCV3 第二章笔记
Peter的脱发日记
12-23 446
第二章 Opencv简介 头文件opencv2/opencv.hpp导入所有的Opencv模块 g++ Ex2_1Display.cpp -o main -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs
【Learning OpenCV3 】知识笔记（1）
Neil の Workshop
03-17 888
Learning OpenCV3 - Overview这里的内容绝大多数来源于阅读《Learning OpenCV3》英文版后的个人记录，不是摘抄或直接翻译，而是消化后个人理解的记录。鉴于作者水平所限，也许有纰漏之处，还请广开言路，共同进步。1. OpenCV的基本介绍：1.1. OpenCV是为更关注于实时应用的运算效率而设计的。其由优化的C++写成（虽然也有一部分代码由C写成，但原则上C代码在...
[阅读体会] 学习OpenCV 3 （Learning OpenCV 3）
枪枪枪的博客
05-02 6232
趁现在OpenCV3还是主流，抓紧时间学习！Go Go Go！！！
opencv find_shape_model
04-04
OpenCV provides a function called `cv2.findContours()` that can be used to find the contours of a shape in an image. To find a specific shape model, you can first create a template of the shape you want to find. This can be done by drawing the shape on a blank image and saving it. Then, you can use the `cv2.matchTemplate()` function to match the template to the image and find the location of the shape. Here is an example code snippet for finding a circle shape model in an image: ```python import cv2 # Load the image img = cv2.imread('image.jpg') # Create a template of the circle shape template = cv2.imread('circle_template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Find the contours of the image _, contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Loop through the contours and match the template for contour in contours: # Get the bounding box of the contour x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Crop the image to the bounding box roi = img[y:y+h, x:x+w] # Match the template to the ROI result = cv2.matchTemplate(roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # Set a threshold for the match result threshold = 0.7 # Find the location of the shape locations = np.where(result >= threshold) # Draw a rectangle around the shape for loc in zip(*locations[::-1]): cv2.rectangle(img, (x+loc[0], y+loc[1]), (x+loc[0]+w, y+loc[1]+h), (0, 0, 255), 2) # Display the image with the detected shape cv2.imshow('Detected shape', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` Note that this is just one way to find a shape model in an image using OpenCV. Depending on the complexity of the shape, you may need to use more advanced techniques such as feature detection or machine learning.
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