Window10系统：1、 anaconda2 环境下 安装opencv2直接copy opencv\build\python\2.7\x86\cv2.pyd 到 C:\Anaconda2\Lib\site-packages 下面就OK了 2、anaconda3 下面只能安装opencv3。&nbs
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2023-06-21 10:52:05
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OpenCV3.2 Linux是一款被广泛应用在计算机视觉和机器学习领域的开源库。它具有丰富的功能和易用的接口，使得人们可以轻松地进行图像处理、对象检测、人脸识别等任务。在Linux操作系统下，OpenCV3.2可以很好地运行，为开发者们提供了一个强大的工具。
首先，OpenCV3.2在Linux系统上的安装非常方便。用户只需下载对应版本的安装包，然后按照官方文档进行简单的安装步骤即可。在安装过
原创
2024-05-22 11:01:14
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#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; int main() { Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.e
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2018-06-12 19:26:00
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在Linux操作系统上编译OpenCV 3.2是一个常见的需求，尤其是对于想要利用开源计算机视觉库进行图像处理、机器学习和计算机视觉任务的开发者和研究人员来说。OpenCV是一个功能强大且广泛应用的开源计算机视觉库，它提供了许多用于处理图像和实现视觉算法的函数和工具。
编译OpenCV 3.2的过程可能会有些复杂，但是按照正确的步骤和方法进行操作，你将能够成功地在Linux系统上编译OpenCV
原创
2024-05-27 10:33:18
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OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，可以在多种操作系统上运行，包括Linux。在Linux上安装OpenCV通常是一个相对简单的过程，但有时候您可能需要卸载它，可能是因为要升级到更高版本或者需要释放磁盘空间。在本文中，我们将讨论如何在Linux上卸载OpenCV 3.2。
首先，让我们看看如何在Ubuntu上卸载OpenCV 3.2。打开终端，输入以下命令以卸载OpenCV：
原创
2024-05-29 11:34:25
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Linux系统是一种开源操作系统，广泛应用于各种设备和系统中。在Linux系统中，ARM架构是一种常见的处理器架构，主要用于嵌入式系统和移动设备中。而OpenCV3.2则是一种用于计算机视觉和机器学习的开源库，提供了丰富的图像处理和计算功能。
在Linux系统中，使用OpenCV3.2进行图像处理可以实现许多有趣且实用的功能。比如，可以通过OpenCV3.2对图像进行滤波、边缘检测、特征提取等操
原创
2024-04-30 09:40:24
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在Linux操作系统中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它可以帮助开发者进行图像处理、计算机视觉和机器学习等任务。最新版本为OpenCV 3.2，它带来了许多新特性和改进，使得在Linux平台上进行图像处理变得更加方便和高效。
其中，对于处理图片文件格式，OpenCV 3.2提供了对JPG格式的支持，这使得开
原创
2024-04-25 11:19:57
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# 使用OpenCV和Python进行人脸比对相似度计算的指导
在今天的文章里，我们将一起学习如何使用OpenCV和Python来实现人脸比对相似度。对于初学者来说，这一过程可能会显得有些复杂，因此我将为你提供一个详细的流程、每一个步骤所需的代码，以及解释这些步骤的意义。让我们开始吧！
## 流程概览
首先，我们需要知道实现这一功能的基本流程。下表展示了实现人脸比对的各个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-07 06:50:07
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# OpenCV人脸比对相似度Python实现
在计算机视觉领域，人脸识别技术已经得到了广泛的应用，包括安防监控、社交媒体身份验证等。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，其中包含了丰富的处理人脸的函数和方法。本文将介绍如何使用OpenCV进行人脸比对，并计算其相似度，同时还将展示如何以图表的形式呈现结果。
## 准备工作
在开始之前，请确保你的环境中已经安装了必要的库。我们需要安装`Ope
前一段时间写了一个人脸相关的算法，包括视频中的人脸检测，相机的人脸检测，图像中人脸检测，还有人脸识别。使用的是VS2013和opencv。首先创建头文件common.h#ifndef _COMMON_H
#define _COMMON_H
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
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2024-06-28 19:04:06
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OpenCV 人脸识别、图片相似度检测检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为 bitmap 进入内存将内存中的两张图片 bitmap 转换为 Mat 矩阵(Mat 类是 OpenCV 最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat 常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图)把 Mat 矩阵的 type 转换为 Cv_8uc1(1 通道 8 位矩阵)
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2023-08-25 18:22:58
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人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现。
Haar-Cascade,HOG-SVM,深度学习正是代表着人脸检测乃至目
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2024-02-20 07:01:29
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# 如何实现Java相似度比对
## 1. 流程步骤
下面是实现Java相似度比对的整体流程，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------- |
| 1 | 读取两个Java文件 |
| 2 | 提取文件的文本内容 |
| 3 | 计算文本的相似度 |
## 2. 实现步骤
原创
2024-03-29 03:51:44
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Fisherfaces使用LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)实现人脸识别。线性判别识别最早由Fisher在1936年提出，是一种经典的线性学习方法，也称为“Fisher判别方法”。一、基本原理 线性判别分析在对特征值降维的同时考虑类别信息。其主要思路为：在低维表示下，相同的类应该紧密聚集在一起；不同的类应该尽可能的分开且距离应尽可能远。即线性判别分析要
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2024-03-06 11:05:22
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检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为bitmap进入内存将内存中的两张图片bitmap转换为Mat矩阵(Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图)把Mat矩阵的type转换为Cv_8uc1(1通道8位矩阵)类型，然后转换为Cv_32F， 因为在c++代码中会判
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2023-10-21 17:44:34
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图像相似度的研究在目标跟踪，图像匹配，图像拼接等领域占有重要的地位。图像的相似性一直是图像处理的热门方向之一，不仅有广泛的前途，而且有重大的研究意义。图像相似度至今没有一个统一的概念。每个领域都有自己的定义，图像的相似性一般是基于图像的全局特征来判断两幅图像的相似度，图像特征点匹配和提取是图像处理研究领域的基础课程，也是机器视觉的关键技术之一，广泛应用于虚拟现实，视频压缩，图像复原，图像数据库检索
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2023-12-13 10:51:32
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前言前两天在网上看到了一篇博客，觉得挺好玩的，自己对于人脸识别这一块有点兴趣，因此进行了解，整理如下。之前看到这篇文章，进行实现了一下。文章里面是在windows下进行的，我在ubuntu16.04里面进行验证了一下。我的python 版本为3.5，模块：opencv（需要手动安装），requests（用于接口请求）。本文代码和原来的代码大体上一样。步骤首先，去旷视官网 https://www.f
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2024-07-24 14:38:04
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导读：OpenCV是一个跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。本文主要讲述如何在ubuntu12.04环境下
原创
2021-07-15 14:58:37
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一、人脸对齐介绍在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐，该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一般都是通过对人脸进行分割，然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点，连线之后根据它们有水平线的角度，旋转实现人脸对齐之后在提取人脸区域，OpenCV3.x版本开始支持获取Landmark数据，最常见的Landmark数据就
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2024-01-29 01:39:54
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一、背景与目标我们业务维护了两个代码仓库，两端的代码很多都是一个平台先开发好，几乎直接copy到另一个仓库。于是产生了一个技术需求，实现这两个仓库代码复用。在技术预研阶段，需要统计早先copy的代码文件有多少，提前预估双端代码的大概可复用文件比例。早先我是利用Beyond Compare 手动遍历文件，依据“肉眼”去对比的，花了大概一天的时间，而且估计的数据比较粗略。考虑到这个工作以后还会碰到，而
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2024-01-25 20:23:54
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