OpenCV

最新推荐文章于 2025-08-05 17:58:34 发布
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#人工智能

OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
盼小辉丶的博客
08-10 26万+
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
开源计算机视觉库OpenCV详解
dvlinker的技术专栏
06-23 8万+
详细介绍开源计算机视觉库OpenCV。
VS2017配置opencv教程（超详细！！！）
热门推荐
Chosen One
06-03 36万+
前言：刚开始是不打算写这篇博客的，但是我最近为了完成对老师布置的区域生长算法，强行要配置一波opencv，因为换了电脑，所以选择了有黑黑主题酷酷的VS2017，但无奈网上的博客关于vs2017配置Opencv不够全（vs2010配置opencv的倒是贼多！），我当时是看了将近10篇文章才配置成功，所以在此我来从一个新入坑的角度来说一下怎么完整的配置一个OPencv！下面就分步来进行说明吧！ ...
ubuntu安装opencv的正确方法
陶陶name
08-10 16万+
本文介绍的是如何安装ubuntu下C++接口的opencv 1.安装准备： 1.1安装cmake sudo apt-get install cmake 1.2依赖环境 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev lib...
Python如何安装OpenCV库
大表哥的博客
08-22 25万+
本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库。 只需要两步就可安装OpenCV库： 第一步：win+R 打开命令行窗口，看到如下界面： 第二步：直接输入pip install opencv-python
OpenCV简介
半濠春水的博客
10-04 2万+
1. OpenCV简介   OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。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，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。 1.1 OpenCV的优势： 编程语言 OpenCV基于C++实现，同时提供pyth.
安装OpenCV
CC977的博客
12-22 4279
安装opencv 下载opencv，下载opencv_contrib 注意： 2.x版本无contrib； opencv与opencv_contrib版本号应相同； 解压两文件，并将后者放入前者内； 安装依赖项：sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-
Java中使用opencv
千里小马哥的博客
09-05 8万+
零、前言 作为图像处理出身，不仅仅要会C++图像处理、matlab图像处理、python图像处理、最起码也得会java图像处理，当然我最终还都用的是opencv这个机器视觉库了。今天简单介绍一下java中如何使用opencv。 一、配置库 （1）官网下载opencv，在opencv\build\java\以及opencv\build\java\x64下提取jar包以及动态库。 （2）以springboot举例，在resources下创建lib文件夹，并将这两个包放进去。 （3） 在...
计算机视觉-OpenCV入门讲解
m0_37623374的博客
06-04 6万+
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 视觉是各个应
windows下OpenCV的安装配置部署详细教程
淋曦的进击手记
08-07 31万+
一、简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。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。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C+...
Ubuntu系统安装opencv详细操作及具体应用
m0_48609250的博客
04-17 5万+
Ubuntu系统安装opencv详细操作及具体应用前言一、opencv是个什么东西二、opencv的安装1、资源准备及前期准备2、安装编译3、配置更改4、验证版本三、opencv应用1、打开图片进行特效显示2、使用opencv库打开摄像头3、修改上一个程序打开视频文件来播放四、容易碰到的问题五、参考文献 前言 由于ubuntu系统近日被不小心整崩溃了，所以早期安装的一些东西又要重新安装，闲来无事，为提高重装人的效率，将一些东西写成博客。 一、opencv是个什么东西 开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要
OpenCV图像处理（全）
shinuone的博客
08-30 7万+
备注：以下源码均可运行，不同项目涉及的函数均有详细分析说明。
OpenCV 4.8.0
12-17
OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域广泛应用的一个强大工具，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。OpenCV 4.8.0是该库的一个更新版本，它包含了最新的特性和优化，以...
Opencv4.10.0
08-28
Opencv4.10.0快速免费下载
均值聚合与PCA：优劣全解析
ZJQ的博客
08-05 393
摘要： 均值聚合与主成分分析（PCA）是两种数据简化方法，适用场景不同。均值聚合优势在于计算简单（基础运算即可）、可解释性强（结果对应原始变量水平）、对数据分布无严格要求，且聚焦“集中趋势”，适合快速整合信息或需直观解释的场景（如绩效评分）。PCA则依赖变量相关性，需先标准化数据以消除量纲影响，核心是提取数据变异方向，适合高维强相关数据降维。两者非替代关系，需根据目标选择：关注整体水平时用均值聚合，探索数据结构时用PCA。 （150字）
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 752
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
Opera浏览器v120.0.5543.128绿色版，集成多重加速引擎，告别卡顿与追踪
midou55com的博客
08-02 751
一、产品概况Opera 诞生于挪威，以“小巧、快速、安全”闻名。该绿色版基于官方最新稳定分支定制，免安装、不写注册表，解压即可运行，适用于 U 盘随身携带或本地无痕使用。二、核心特色极速内核原生 Blink 引擎，启动与页面加载速度优于多数同内核浏览器；精简皮肤与 16×16 图标进一步减少资源占用。高度可定制• 快速拨号：内置可视化定制工具，背景、图标、布局随心调整。• 鼠标手势 + 快捷键：支持自定义，浏览效率倍增。• 界面选项：可隐藏标题栏、一键全屏，打造极简视觉体验。
DDoS 防护的未来趋势AI 如何改变安全行业
最新发布
2301_78078966的博客
08-05 853
​：AI正在重塑DDoS攻防的底层逻辑——攻击者利用AI实现攻击自动化与隐蔽化，防御者则通过AI驱动的动态响应与预测能力重建安全防线。未来安全行业的竞争，本质是AI技术迭代速度与攻防对抗深度的较量。
基于深度学习的医学图像分析：使用变分自编码器（VAE）实现医学图像生成
qq_74383080的博客
08-03 776
本文介绍了基于变分自编码器（VAE）的医学图像生成技术。首先概述了医学图像分析的定义及其在疾病模拟、图像增强和数据增强中的应用场景。然后详细讲解了VAE的理论基础，包括其编码器-解码器架构和生成多样性优势。文章提供了完整的代码实现流程：从环境准备、数据加载预处理，到VAE模型定义、训练和评估方法，最后展示了生成图像的可视化效果。该技术能够生成多样化的医学图像，支持医学研究和临床应用。读者可通过调整模型结构和参数进一步优化生成效果。
OpenCV 3.4.1编译指南：opencv_traincascade与opencv_createsamples
2. **opencv_traincascade.exe 和 opencv_createsamples.exe**：这两个可执行文件是OpenCV中用于训练级联分类器的工具，它们通常用于人脸检测和其他物体检测任务。 - **opencv_traincascade.exe**：是一个用于训练...
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