上一节介绍了使用 C 语言开发大项目时，多文件编程的开发方法。fun.c 这个模块里定义了 add 函数，以后想使用 add 函数，只需要从 fun.c 文件 extern add 函数即可。但是使用 fun.c 模块的每个文件都需要重新声明 add 函数也是很麻烦的。前面的文章，我们一直强调重复的代码应该尽量避免，不仅仅 C 语言编程如此，其他大多编程语言也是类似的。以前，我们都是把重复代码尽力
首先用opencv 来显示一副图片。这很简单，代码如下：
原创
2022-08-05 17:48:32
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1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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不得不说，opencv的安装需要很久，也会出现很多的错误，也是参考了很多的安装教程，综合了好几个全面可靠，最后显示图像的时候，还是很开心的。先来一个调试成功，图像显示的界面。 &nb
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2024-05-06 15:45:22
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CNN：RCNN、SPPNet、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO V1 V2 V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLab V1 V2 V3、Mask RCNN自动驾驶：车道线检测、车速检测、实时通行跟踪、基于视频的车辆跟踪及流量统计车流量检测实现：多目标追踪、卡尔曼滤波器、匈牙利算法、SORT/DeepSORT、yoloV3、虚拟线圈法、交并比IOU计算多目
1.加载图片#include "stdafx.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv ) {
IplImage* img = cvLoadImage("
原创
2013-05-24 12:56:46
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Linux是一种开源操作系统，它被广泛应用于各种领域，包括人工智能、机器学习、计算机视觉等。OpenCV则是一个经典的计算机视觉库，提供了丰富的函数和算法，可以帮助开发者快速实现各种视觉应用。
在Linux系统上使用OpenCV进行开发是一种常见的做法。通过结合这两个强大的工具，开发者们可以实现各种有趣的项目和实例。下面我们来介绍一些关于Linux、OpenCV实例的应用场景。
1. 图像处理
原创
2024-04-25 11:05:21
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#!/bin/bash
for n in {100...200};do
host=192.168.4.$n
ping -c2 $host &>/dev/null
 
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精选
2012-12-05 16:59:48
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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实例一
有一个文件，内容是"a1" "bb 2" ccc3dddd4 eeeee5请教如何才能把它变成"a1"|"bb 2"|ccc3dddd4|eeeee5
Answer
sed -r ':a;s/("[^"]+) ([^"]+")/\1\n\2/g;ta;s/ +/|/g;s/
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2009-07-30 13:43:13
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import cv2import numpy as npimg=np.ones((512,512,3), np.uint8)*255cv2.circle(img,center=(256,256), radius=128, color=(0,0,255), thickn
原创
2022-07-19 11:52:37
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// affine transformation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// #include "stdafx.h" /** * Automati
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2022-06-14 06:12:44
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在本文中，我将演示如何跟踪传送带上的对象。这可以用于在传送带上定位对象，或者可以进一步用于执行质量控制和检查。我将在Windows上使用Python OpenCV库进行此演示。原始视频如下： 假设在视频的00:00:24和00:00:36之...
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2019-01-28 08:56:37
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Haar脸部探测器扫描图像的特定类型的对象。不同的策略 需要寻找更小的图像特征，从一个帧中可以很容易地跟踪 到下一个。这些特性称为关键点或兴趣点。重点倾向于 在多个方向上有剧烈变化的区域。 例如如下图所示: 左边的图像显示了左眼区域的像素正确的。左边的正方形表示强度变化最大的区域各个方向。这样一个区域的中心是图像的一个关键点，它很可能会出现无论其方向或比例如何，在脸部的相同位置被重新检测。
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2024-09-29 19:56:54
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/******************************************************************** 创建日期: 2020/09/23 创建时间: 14:3
原创
2022-05-23 16:41:27
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文章目录前言正文1 编译环境2 配置修改小结 前言如题，需要编译最新版的opencv，同时需要使用face module，这个模块已被移到contrib中，同时为了在安卓下使用gpu加速，需要开启opencl。因此，这篇记录了整个编译过程正文1 编译环境macos 10.14.1 安装python 3.6 安装安卓sdk，我是装了android studio自带的 下载安卓ndk，这个我因为编译
前言之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo。但是对于图像处理，使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章)GPU介绍(从GPU诞生之日起，GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多。GPU从诞生之日起，它的是3D图形渲染设备。在设计GPU时从其功能出发，把更多的晶体管用于数据处理。这使
opencv入门的基本使用导入opencv模块importcv22.导入numpy模块importnumpyasnp3.读取当前目录图片img=cv2.imread("1.jpg")4.创建图像emptyImage=np.zeros(img.shape,np.uint8)5.复制图像emptyImage2=img.copy()6.得到图像副本，并做灰度处理emptyImage3
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2018-05-28 17:53:20
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