OpenCVOpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立,第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky,一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年,OpenCV用于Stanley,该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来,在Willow Garage的支持下,它的积极发展得以继续,由Gary Bradsky和Vadim            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JavaCV可以认为是OpenCV的Java版,其本质上是一个Java Interface,是一个联结Java与OpenCV的桥梁,所以它本质上是依赖OpenCV的。关于这东西能查到的文档和资料实在是太少了,这个过程中着实踩了不少坑,记录一下以便帮助以后的人。先说第一个坑,从JavaCV 0.8版本开始,OpenCV被完整地集成进了JavaCV的依赖中,也就是说从这个版本以后不需要在环境中配置任何            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            笔者使用的摄像头和系统简介:ubuntu 12.04
 ROS hydro PrimeSense 1.09(默认读者已经安装好了相应摄像机的驱动程序,可以使用ROS中的image_view来显示摄像机图象)命令如下: $ roscore
 $ roslaunch openni2_launch openni2.launch
 $ rosrun image_view image_view image:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ******  opencv-4.5.5 和 opencv_contrib-4.5.5 区别opencv-4.5.5:包含常用的稳定的视觉与图像的算法模块。opencv_contrib-4.5.5:收录一些具有专利的算法(如SURF)以及一些还没有稳定的算法模块(如ARUCO)。环境准备:window10+vs2019+opencv-4.5.5+opencv_contrib-4            
                
         
            
            
            
            Opencv提供了VideoCapture类和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件。在到达视频文件末尾之前VideoCapture类可以通过read()函数来获取新的帧,每一帧是一幅BGR格式的图像。可将一幅传递给VideoWriter类的write()函数,该函数会将这幅图像加到VideoWriter类所指向的文件中下面是一个例子,读取MP4文件,并采用YUV颜色编码将其写入另一帧中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv+vs2017环境搭建vs2017的安装opencv3.4的安装环境配置添加系统环境变量vs2017中的配置程序检验 vs2017的安装 我选择的是专业版在线安装,打开之后等一会会出现安装选择界面 这里勾选通用windows平台开发和使用C++的桌面开发,其他的可以根据自己的需要勾选,勾选越多需要的空间越大 然后选择安装位置,这里我们选择E盘 然后点击安装即可 耐心等待安装完成,这里会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.什么是opencv?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。JavaCV可以认为是OpenCV的Jav            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            二、图像形态学 图像形态学最基本的操作是膨胀与腐蚀,特别说明:膨胀和腐蚀是对白色高亮部分进行操作的。它们能实现多种功能: 1.消除噪声。 2.分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素。 3.寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域。 4.求出图像的梯度。 1.膨胀(dilate) 膨胀就是求局部最大值的操作,核B与图像卷积,即计算核B覆盖区域的像素点的最大值,然后把最大值给参考点指定的像素。这样            
                
         
            
            
            
            最近在OpenCV的官方文档上看到一个人脸识别的示例代码,想要实现。由于我之前下好的OpenCV3.1中并不自带相关的函数,即opencv2/contrib/contrib.hpp这个文件找不到。需要下载一个contrib的扩展包,然后再用cmake进行编译,最终才能使用。我按照某个博客上的内容(opencv+contrib)试了一个下午,最后也没有完成,反正遇到了各种问题,最后放弃了。  于是,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-29 16:45:39
                            
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            在现代计算机视觉领域,结合深度学习与图像处理的库至关重要,而 PyTorch 和 OpenCV 是两个广泛使用的工具。PyTorch 是一个深度学习框架,适用于构建和训练神经网络,而 OpenCV 是一个强大的计算机视觉库。二者之间良好的协作可以提升图像和视频处理的效率与效果。
在将 PyTorch 用于图像处理时,常常会遇到与 OpenCV 的集成问题。为了深入探讨此问题,我们将以“Pytor            
                
         
            
            
            
            CUDA + pytorch安装教程与环境配置须知:CUDA只能在NVIDIA英伟达显卡上才可以用
pycharm + Anaconda + OpenCV的安装见我写的另一篇文章:计算机视觉的第一步:Opnencv(一)之 环境部署
1 基本须知1.1 pytorch简介Pytorch是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DN            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者 | 小白一、引言自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别,但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。将其与 OpenCV 等库的图像处理能力相结合,如今在数小时内构建实时对象检测系统原型要容易得多。在本指南中,我们将尝试向您展示如何开发用于简单对象检测应用程序的子系统,以及如何将所有这些组合在一起。二、Python与C++我知道你们中的一些人可能会想,为什            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释,以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和代码是有比较大的差别的,个人觉得脱离代码看论文,最多能看懂70%,剩下20%或者更多就需要通过阅读代码            
                
         
            
            
            
            1.研究背景与意义随着工业化的快速发展,金属制品在各个领域的应用越来越广泛。然而,由于金属材料的特殊性质,例如易受腐蚀、疲劳、热胀冷缩等,金属制品在使用过程中容易出现各种缺陷,如裂纹、气孔、夹杂物等。这些缺陷不仅会降低金属制品的强度和耐久性,还可能导致严重的事故和损失。因此,金属缺陷检测成为了工业生产中非常重要的一环。传统的金属缺陷检测方法主要依赖于人工目视检测,这种方法存在着许多问题。首先,人工            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一 关于OpenCV截至2020-04-06,OpenCV的最新版本是4.3.0。OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持,即OpenCV DNN模块。至今为止已经支持大多数主流深度学习框架,如TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型。二 关于OpenVINOOpenVINO是英特尔推出的视觉推理加速工具包。应用在Int            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpticFlow1. 什么是OpticFlow2. 稠密光流的格式3. 快速开始(Quick start)4. 与Pytorch函数兼容参考资料 项目地址:使用Opencv/Pytorch的稠密光流项目1. 什么是OpticFlow 光流是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可[1] (开源)发行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,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。[2] 最新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            马上就五一了,发呆的时候想到了之前接触过一点儿的Dlib,在c++下的使用,正好今天有人问起了会不会OpenCV,于是…dlib与OpenCV对比:识别精准度:Dlib >= OpenCV,Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点。Dlib是一个跨平台的C++公共库,除了线程支持,网络支持,提供测试以及大量工具等等优点,Dlib还是一个强大的机器学习的C++库,包含了许多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是YOLO?YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法,可以(实时)检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的,并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义,该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播即可检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            就像大一学C++,大二学汇编一样,我也写弄了些个月的CUDA,然后,想想,应该开始刨根问底地,去学点在CUDA之下层的东西,可能会对异构这个编程了解的多。1 简介OpenCL全称:开发计算语言,是并行程序的开发标准,使用与任何异构平台——包括多CPU、GPU、CPU与GPU结合等。OpenCL由Khronos Group维护。OpenCL是一个用于异构平台上编程的开放性行业标准。这个平台可以包括