概 述 计算机视觉可以说是目前比较“火”的一个研究方向，无论是民用、商用或者工业控制领域都有着广泛的用途。比如自动化行业的视觉定位、缺陷检测、行为分析等等都属于计算机视觉的应用场景。 常用视觉库 &n
显然，在机器视觉中，只有一个目的，为了更高速的目标匹配（识别）。当你有了更高速的目标匹配（识别），回过头来，突然发现，ocr识别，条码识别，都可以用这个方法搞定，试了一下人脸识别，也可以。提到中国的工业软件，有一个叫机器视觉的，十年前，我们用的基本都是国外的，ni vision，evision，visionpro，halcon，包括民用的视觉软件opencv，也都是外国的，虽然十年后，有所好转，主
1.MVTec HALCON MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.Halcon:机器视觉行业里知
机器人视觉应用程序可以带来一系列复杂的需求，但开源库可以为几乎所有需求提供解决方案。开发人员可以找到从基本的图像处理和对象识别再到运动规划和避免碰撞的开源软件包 。另外，还有有一些关键的开源图像处理软件包，可以帮助开发人员实现复杂的机器人系统。在可用的开源软件包中，OpenCV可能是使用最广泛、功能最丰富的。OpenCV分发版实现了超过2500种算法，通过一系列模块处理图像处理需求，其中包括以下内
Halcon Ocr识别学习 第一节简介：通过halcon实现ocr识别，嵌入到VC里，实现调用。 VC只是一个开发环境（舞台），C++是语言，OpenCV和halcon相当于舞台的道具OpenCV和halcon的区别：OpenCV是一个库，包含各种算子，需要在VC里配置（告诉连接器和编译器当前的位置，动态调用库的算子）；halcon自带环境，需要在VC里配置，VC也是调用它的库，导出相应语言。模
OpenCV学习的第一天编程干了十几年，从JAVA，C#，PHP到当下的各种大前端NodeJS ，VUE，微信小程序等等，千篇一律的数据处理模式，让我干得属实乏味，在从业的这十多年中，很多人为的因素一直困扰着我，简单的数据处理，真的已经无法满足我这些年在项目中遇到的各种人为问题，大数据，人工智能的商业化，让我仿佛看到了一个新的未来，一个能够解决我曾经苦于无法解决现实问题的方向，在自然语言与视觉两个
一、首先介绍一下人脸检测：在opencv中，人脸检测通常用两种方法，即haar特征或LBP特征，与Haar特征相比，LBP特征是整数特征，因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍。LBP和Haar特征用于检测的准确率，是依赖于训练过程中的训练数据的质量和训练参数。Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，这种算法需要提
文章目录十五、人脸识别项目1、Haar人脸识别2、Haar其它脸部特征的检测3、Haar + Tesseract车牌识别4、深度学习基础知识5、OpenCV使用DNN实现图像分类 十五、人脸识别项目主要方法：哈尔（Haar）级联方法深度学习方法（DNN)Haar是专门为解决人脸识别而推出的，在深度学习还不流行时，Haar已可以商用。1、Haar人脸识别基本步骤：创建Haar级联器导入图像并将其灰
传统视觉和Opencv基本操作传统视觉和Opencv基本操作传统视觉学习opencv基本操作学习课后作业的完成1、OpenCV库与Matlab、halcon的区别？2、在显示完之后，用不用destroyWindow()有什么区别？3、png图片格式和jpg图片格式有什么区别？4、同时显示两张不同分辨率的图片，对比他们的大小5、使用Opencv，测试一下你电脑摄像头的分辨率和帧率是多少6、利用电脑
《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》cgal与opencv,Halcon opencv作为少有的专业开源图像软件，虽然功能，特别是几何计算方面，不如Halcon，不过因为开源，作为教学，讲解图像分析原理，还是不错的。 不过，笔者个人认为，老牌开源几何计算库CGAL，同样是开源软件，作为图像教学可能更加适合
GDI，图形设备接口，MS开发的通用的windows系统图形编程接口，功能强涉及面广，一般的编程都用它。但是用来做多媒体开发就差强人意了
OPENGL是SGI开发的一套三维图形软件包，出现很早，功能超强，且接口简洁，运算效率绘图效果极高，早期大都用在科研部门，运行在高性能计算机上。学术性较强，科研部门用的才多。曲高和寡，被DX抢了市场
DX，MS开发的三维绘图软件包，（里面也包括了，语音鼠标键
学习一个工具最好的方法就是去使用它。在学习「深度学习」的路上，你需要选择一个用来搭建神经网络的框架，常见的框架包括 Tensorflow，Caffe，Pytorch 等， 其中最推荐的是 Pytorch，尤其是对于新手，Pytorch 入门快，易上手，代码非常 pythonic。不论你是自己做 demo 还是做产品级的应用，Pytorch 都能胜任，实在是居家旅行必备。环境搭建首先需
图像处理的软件有很多，开源的有opencv，工业上应用比较成功有Halcon，对于我们初学者来说可以用开源的opencv进行练习。OpenCV是一个开源(参见http://opensource.org)的计算机视觉库。OpenCV采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上。 OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，以帮助开发人员更便捷地设计更
Java语言是基于Java虚拟机的，它最大的优势在于一次编译，到处运行，它并不需要考虑各种系统之上的不同系统调用，所有的系统调用都可以通过底层的JVM的封装来完成，开发者在开发过程中不用考虑操作系统层面的编程知识，比如你在windows上开发的一个Java应用程序，在Linux系统上也是可以运行的，只需要给他对应的Java虚拟机就好了，同时Java的优势还在于它的开源和封装，Java提供了强大的类
有很多朋友在实际应用中对开发工具的选择问题感到困惑，特别是Matlab,OpenCV，C等工具或者语言的取舍问题，在这里我们进行一个简单的小结，供大家参考：
1.何时使用Matlab:
Matlab是目前世界上最强大的算法处理软件工具之一，可应用于众多科学计算及仿真领域，其强大功能为众多的科学工作者提供了方便快捷的处理方式，对于图像工作者
《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》cgal与opencv,Halcon opencv作为少有的专业开源图像软件，虽然功能，特别是几何计算方面，不如Halcon，不过因为开源，作为教学，讲解图像分析原理，还是不错的。 不过，笔者个人认为，老牌开源几何计算库CGAL，同样是开源软件，作为图像教学可能更加适合
楔子关于 Python 的图像处理，我们之前介绍一个第三方库叫 PIL，现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲，OpenCV 要比 PIL 强大很多，而且 OpenCV 还可以处理视频。那么下面我们就来介绍一下 OpenCV 的用法，首先是安装，直接 pip install opencv-python 即可。当然啦，由于包比较大，建议指定国内的镜像。图像的读取、显示和保存我们说图
小弟转行学图像已经有一段时间了，这段时间一直在被数据结构和算法导论折磨得半生不死，（说实话，这些东西学起来还真是太枯燥了）， 回想起当初学OpenCV时候的那股兴奋，想想，还是把学习过的知识总结一下，和大家共勉一下，顺便复习。
文章目录1、opencv与PIL打开的图片的区别1.1 使用opencv打开图片1.2 使用PIL.Image打开图片2、cv2.error: OpenCV(4.5.5) : -1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘3、报错TypeError: Expected Ptr＜cv::UMat＞ for argument ‘src‘4、c
介绍OpenGL（Open Graphics Library，开放图像库）是个定义了一个跨编程语言、跨平台的应用程序接口（API）的规格，OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和电子游戏开发。OpenGL或DirectX是什么呢？是负责3D图形处理的API，包括各种光照、纹理、烟雾、阴影等效果。程序员在开发游戏的时候，只要考虑什么时候、在哪个位置，加上什么样的烟雾，就可以了。而不必考虑
