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原创 OpenCV 学习资料

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel公司于1999年发起，旨在为计算机视觉领域提供丰富的工具和算法。提供功能全面、高性能的计算机视觉和图像处理工具。促进研究成果的快速应用和开发。通过开源的方式激励社区合作与贡献。图像处理：包括滤波、特征提取等。视频分析：如运动检测、目标跟踪。机器学习：人脸识别、模式分类。增强现实（AR）：如姿态估计。医学图像分析、工业检测等。

2024-11-26 17:42:10 1070

原创 OpenCV 学习资料——附录：参考资源与扩展学习

未来，OpenCV将会更多地集成深度学习算法，为更复杂的计算机视觉任务提供更强大的支持。这是一本经典的OpenCV书籍，涵盖了从基础到高级的各种计算机视觉技术，适合有一定编程基础的读者。这本书通过实际项目案例，帮助读者理解如何使用OpenCV和Python开发复杂的计算机视觉应用。可以通过优化代码，如减少重复计算，利用GPU加速，或使用OpenCV的优化模块（如。OpenCV有多个版本，确保使用的OpenCV版本与Python版本兼容。确保输入图像的尺寸与模型要求一致，可以使用。

2024-11-20 09:02:33 906

原创 OpenCV 学习资料——第十章：性能优化与部署

本章将探讨如何优化OpenCV项目的性能，以及如何将项目部署到生产环境中。使用CUDA支持的OpenCV模块，可以显著加快处理速度。上述代码通过Flask实时展示摄像头视频流。多线程可以有效利用多核CPU来提高处理效率。可以在无需Python环境的情况下运行。在不需要对象时及时释放，减少内存压力。对输入图像进行缩放处理，减少计算量。记录处理帧率（FPS）和处理时间。针对每个功能模块编写测试用例。

2024-11-20 09:02:05 337

原创 OpenCV 学习资料——第九章：OpenCV项目实战与代码整合

本章通过完整的项目案例，讲解如何从需求分析到代码实现、测试和优化，完成实际的计算机视觉项目。

2024-11-20 09:01:45 527

原创 OpenCV 学习资料——第八章：案例综合与行业应用

本章将结合具体案例，展示OpenCV在多个行业中的应用，并提供完整代码和解决方案。

2024-11-20 09:01:26 443

原创 OpenCV 学习资料——第七章：OpenCV进阶专题研究

图像分割是计算机视觉中重要的任务之一，目的是将图像划分为若干个具有独特属性的区域。3D重建是一项高复杂度任务，OpenCV结合深度学习提供了更多可能性。分水岭算法适用于复杂场景的图像分割，尤其是分离粘连的对象。使用HSV颜色空间分割特定颜色区域。

2024-11-20 09:01:09 402

原创 OpenCV 学习资料——第六章：优化与高效实现

在实际项目中，尤其是实时应用，对性能的优化尤为重要。本章将探讨如何优化OpenCV代码以提升运行效率。利用GPU处理器（如CUDA或OpenCL）加速计算机视觉任务。在开发复杂项目时，保持代码模块化和结构清晰是高效开发的关键。多线程处理能够有效利用多核CPU资源，提高图像处理速度。对多张图像进行批量处理，可显著提高性能。缓存常用的中间计算结果，减少处理时间。

2024-11-20 09:00:52 350

原创 OpenCV 学习资料——第五章：实战项目案例

利用视频流中的车辆检测，统计通过某一区域的车辆数量。利用多张重叠图像，生成一幅完整的全景图。通过摄像头捕获视频流，实时检测手势类型。

2024-11-20 09:00:31 707

原创 OpenCV 学习资料——第四章：OpenCV中的机器学习与深度学习应用

模块，可以加载和使用预训练的深度学习模型（如Caffe、TensorFlow、PyTorch、ONNX等）。OpenCV集成了一些经典的机器学习算法，提供了灵活的接口用于分类、回归和聚类任务。KNN是一种简单的分类算法，通过计算样本与训练数据的距离进行分类。SVM适用于分类和回归问题，通过最大化类别间的间隔来寻找决策边界。使用预训练的分类网络（如MobileNet、ResNet）。使用YOLO或SSD进行目标检测。使用DNN模块加载人脸检测模型。

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原创 OpenCV 学习资料——第三章：OpenCV进阶应用

特征检测是计算机视觉的重要任务，用于识别图像中的关键点，并为关键点生成描述符，便于图像匹配和场景理解。通过特征匹配与单应性矩阵（Homography）实现图像拼接。改进版的Harris角点检测，更适合子像素级别的精确检测。Harris角点检测通过计算图像梯度的变化，定位角点。ORB是一个高效且免费的特征检测算法。使用背景建模技术实现运动目标的检测。用于对图像中的对象进行角度校正。通过摄像头读取并显示视频流。

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原创 OpenCV 学习资料——第二章：OpenCV基础知识

图像平滑用于减少噪声，使图像更加柔和。形态学操作是基于图像结构元素进行的图像处理技术，常用于去噪、填充小孔等。OpenCV提供了一组绘图函数，可以直接在图像上绘制线条、形状和文本。图像处理是OpenCV的核心功能之一，以下介绍一些常用的图像处理操作。使用邻域内像素的中值代替中心像素值，特别适合去除椒盐噪声。计算图像的一阶或二阶导数，用于检测水平和垂直方向的边缘。是最重要的数据结构，用于表示图像和多维数组。使用高斯核对图像进行卷积，平滑效果更自然。边缘检测用于识别图像中显著的变化区域。

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原创 OpenCV 学习资料——第一章：OpenCV简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel公司于1999年发起，旨在为计算机视觉领域提供丰富的工具和算法。提供功能全面、高性能的计算机视觉和图像处理工具。促进研究成果的快速应用和开发。通过开源的方式激励社区合作与贡献。图像处理：包括滤波、特征提取等。视频分析：如运动检测、目标跟踪。机器学习：人脸识别、模式分类。增强现实（AR）：如姿态估计。医学图像分析、工业检测等。

2024-11-19 15:03:52 355

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——十四、总结与展望

OpenCV 知识总结核心功能：OpenCV 涵盖了从图像的基本操作（如读取、保存、像素级操作）到复杂的高级功能（如目标检测、图像分割、视频分析）等一系列功能。在图像操作方面，能处理多种图像格式，支持各种颜色空间转换，可对图像进行滤波、增强、几何变换等操作，这些操作有助于改善图像质量和提取图像特征。在视频处理上，可以实现视频的读取、显示和目标跟踪、动作识别等分析。数据结构：其核心数据结构 Mat 类用于存储图像数据，理解 Mat 类的构造函数、成员函数以及内存布局等对于高效处理图像至关重要。

2024-11-19 10:43:54 364

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——十三、OpenCV 性能优化与高级技巧

【代码】关于OpenCV 从基础到深入的详解——十三、OpenCV 性能优化与高级技巧。

2024-11-19 10:39:40 1126

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——十二、OpenCV 在不同领域的应用案例

计算机视觉在安防监控领域的应用计算机视觉在自动驾驶领域的应用计算机视觉在医学图像分析领域的应用计算机视觉在工业检测领域的应用

2024-11-19 10:36:45 721

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——十一、视频处理与分析

【代码】关于OpenCV 从基础到深入的详解——十一、视频处理与分析。

2024-11-19 10:35:04 786

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——十、图像分割

全局阈值分割和局部阈值分割的原理与方法全局阈值分割：局部阈值分割：阈值分割在简单图像（如二值图像、具有明显目标 - 背景差异的图像）中的应用效果和局限性区域生长法和区域分裂合并法的原理和实现步骤区域生长法：区域分裂合并法：基于区域的分割方法在处理具有相似纹理、颜色区域的图像中的优势和不足利用边缘检测结果进行图像分割的思路和方法边缘检测误差和不完整边缘对基于边缘的分割方法的影响及应对措施监督学习和非监督学习在图像分割中的应用（如分类器、聚类算法）基于机器学习的分割方法在处理复杂图像（如医学图像、自然场景图像）

2024-11-19 10:30:41 725

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——九、目标检测与识别

基于模板匹配的目标检测原理和步骤基于特征的目标检测方法（如利用 Haar 特征、HOG 特征）介绍传统目标检测方法在简单场景和特定目标检测中的应用效果和局限性基于卷积神经网络（CNN）的目标检测架构（如 R - CNN、Fast R - CNN、Faster R - CNN）介绍基于深度学习的目标检测方法在复杂场景、多目标检测中的优势和挑战基于神经网络的分类器（如多层感知机、卷积神经网络）在目标识别中的原理和应用支持向量机（SVM）在目标识别中的原理、优势和局限性不同分类方法在不同类型目标识别任务中的比较和

2024-11-19 09:43:14 1876

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——八、特征提取与描述

Harris 角点检测算法的原理和实现步骤Shi - Tomasi 角点检测算法与 Harris 角点检测的区别和优势角点检测在图像匹配、目标跟踪等应用中的作用常见的边缘检测算子（如 Sobel、Prewitt、Canny）介绍边缘检测在图像分割、物体轮廓提取等方面的应用案例SIFT（尺度不变特征变换）特征描述子的原理和计算步骤SURF（加速鲁棒特征）特征描述子与 SIFT 的比较（计算速度、特征稳定性等）特征描述子在图像检索、目标识别等应用中的重要性和应用方法

2024-11-19 09:35:42 1078

原创关于OpenCV 从基础到深入的详解——七、几何变换

resize () 函数的参数和不同缩放算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）介绍resize () 函数参数：最近邻插值：双线性插值：双三次插值：图像缩放对图像质量和特征的影响分析缩放在图像预处理和显示适配中的应用场景在实际的图像旋转中，通常不是绕原点旋转，而是绕图像中的某个点（如图像中心）旋转。如果要绕点(cx,cy)旋转，需要先将点(x,y)平移到以(cx,xy)为原点的坐标系中，进行旋转后再平移回原来的坐标系。此时的旋转矩阵公式变为：这个公式在图像旋转的计算中是基础，通过它可以计算出图像中

2024-11-19 09:09:29 925

weixin_43084893的博客