本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4:基于Python的算法实战》,该书刚刚上市,是国内第一本系统讲解OpenCV4各个模块的图书,配套案例深入浅出的讲解。第一章有在各个平台搭建环境的介绍,后面每个章节都有对模块的导读、模块经典算法的案例介绍以及进阶阅读,适合图像处理、计算机视觉领域的初学者以及相关的工程开发人员。目录如下:第1章 OpenCV快速入门;
第2章 图像读写模块imgcodec            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-20 12:41:38
                            
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            基于Darknet框架利用YOLOV3/V4跑通自己数据一、Darknet框架安装  其中,打开Makefile文件:GPU=0 #是否打开GPU,1-打开,0-关闭
CUDNN=0 #同时打开gpu和cudnn才能进行gpu加速
CUDNN_HALF=0 #对于TITAN v100等显卡,打开这个选项,速度还能提升3倍多
OPENCV=0 #是否打开opencv,其实在darknet中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-20 23:19:23
                            
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            双线性插值 在对图像进行仿射变换时,会出现一个问题,当原图像中某一点的坐标映射到变换后图像时,坐标可能会出现小数(如图所示),而我们知道,图像上某一像素点的位置坐标只能是整数,那该怎么办?这时候双线性插值就起作用了。  双线性插值的基本思想是通过某一点周围四个点的灰度值来估计出该点的灰度值,如图所示.   双线性插值原理示意图  在实现时我们通常将变换后图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网络区别就不说了,ipad笔记记录了,这里只说其他的区别1 输入区别1.1 yolov3没什么特别的数据增强方式1.2 yolov4Mosaic数据增强Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式,但CutMix只使用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。         这里首先要了解为什么要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、安装包信息1. 相关安装包版本2. opencv双版本安装二、ros程序中使用自己的opencv包方案1. 不使用cv_bridge(不推荐)方案2. 修改ros中的cv_bridge包,使其调用自己的opencv版本2.1 修改cv_bridgeConfig.cmake2.2 修改cv_bridge-extras.cmake文件方案3. 修改cv_bridge功能包,对源码进行编译            
                
         
            
            
            
            2015 年 6 月,OpenCV 3.0 发布。时隔三年半,OpenCV 4.0 终于发布。至此,OpenCV 已经走过了近 18 个年头。OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说,它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库,并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具,因此我们根本不需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前写过一篇博客编译opencv4.3.0,目的是使用surf算法。而这一次不仅要使用surf算法,还要使用yolov3,所以又重新编译一次opencv4.3.0。编译平台/依赖:opencv4.3.0 opencv_contrib-4.3.0(版本要和opencv一样) win10 CMake3.15.1 VS2017 python3.7.5 CUDA10.2 CUDNN(版本要和CU            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网上opencv安装有几种方法:pip install一键安装、编译安装、安装包一键安装,在尝试了前面两种安装方法,经历无数次刷系统、换源和改配置文件后,我果断用最后一种方法。方法一、编译安装opencv31、系统安装和配置该方法配置环境为:树莓派3B系统Raspberry Pi OS(2020-05-27)16G储存卡系统安装方法2、更换更新源和下载源(很重要的一步,不同系统的源可能不一样)这一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于opencv的家居智能安防机器视觉系统(关键词:Windows、树莓派、python、opencv)1.写在前面的话大学4年很快过去了,因为疫情原因我们从大四上学期结束之后直接跳到了大学的尾声:毕业设计、毕业答辩、毕业的环境。回顾整个大学生活中最难忘的就是在光电创新实验室从事机器视觉课题研究的那段时间,感谢学院各位老师对我的帮助。这套系统为我的毕业设计内容,自认为有诸多不足,但是还是斗胆发布出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第一步:更新驱动ubuntu 16.04的更新管理器集成了驱动更新,选择安装nivdia的驱动第二步:安装cudasudo apt-get install nvidia-cuda-toolkitcuda是7.5.18版,安装完后重启,在终端输入nivdia-smi,有结果则驱动和cuda安装成功。但是cuda只支持gcc5.0以下,即使后续用cmake编译opencv成功,gpu还是无法调用第三步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Ubuntu下 OpenCV3.4.1和OpenCV_Contrib3.4.1的配置说明目前OpenCV4官方版本已经更新到了4.4.0版,OpenCV3也已经更新到了3.4.11,但理论OpenCV3各个版本的配置方法相同,下面以3.4.1为例配置;许多项目由于要使用一些OpenCV中已经集成到contrib中的模块,所以需要重新编译OpenCV和OpenCV_Contrib,之前安装配置一直没            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、使用 FLANN 进行特征匹配二、ORB算法总结 前言这是这个系列的最后一章,笔者也用了半个多月的时间内复习完了毛星云前辈编写的《OpenCV3编程入门》,非常感谢毛星云前辈。 笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习,后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步,现在考研任务结束了,未来的导师也是从事的该方向            
                
         
            
            
            
            OpenCV是应用非常广泛的开源视觉处理库,在图像处理、计算机视觉和自动驾驶中有着非常重要的作用。 废话不多说,我就来讲讲OpenCV的使用和学习需要怎么做吧,大家觉得有道理的可以参考一下。 我理解的学习和使用的重点在四个方面:第一点:需要对OpenCV的版本要有一个清晰的认识OpenCV目前更新到了4.7.0版本,但是目前OpenCV3.x和OpenCV4.x都是比较常用的,但是3和4的版本差别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍一、OpenCV常用模块二、扩展模块 一、OpenCV常用模块位于:D:\OpenCV\4.5.5\build\modules 各模块的功能如下:calib3d:该模块由相机校准(calibration)和三维重建(3d)两个部分组成,主要用于相机标定与三维视觉等;
core:Op            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我的OpenCV4学习之旅(1)-OpenCV4初步了解OpenCV4学习笔记总结资料来自:《OpenCV4 快速入门》,哔哩哔哩 -OpenCV4 C++快速入门视频30讲Opencv4简单介绍 OpenCV4是目前最流行的计算机视觉处理库之一,是一个开源的计算机视觉库(Open Source Computer Vision Library,OpenCV4)。 简单来说,OpenCV4可以用来对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要使用OpenCV,需要经过以下几步: 1、下载OpenCV1.0:       
    http://OpenCV.sourceforge.net 2、安装OpenCV 3、设置IDE的环境变量:可执行文件、库、头文件     假设它安            
                
         
            
            
            
            与版本2.4相比,OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能。有些模块已被重写,有些已经重组。尽管2.4中的大多数算法仍然存在,但接口可能不同。本节描述了一般性的最显着变化,过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中。1、贡献存储库 https://github.com/opencv/opencv_contrib这是一个适用于所有新算法,实验算法和非免费算法的地方。与主存储库相比,它            
                
         
            
            
            
            前言:为什么要装opencv_contrib opencv3的版本之后只包含基本内容,众多著名的检测算子(如SIFT、SURF和ORB等内容)因为版权问题转移到了一个名为xfeature2d的第三方库中,而opencv_contrib就包含了xfeature2d这个库的内容,因此必须安装opencv_contrib。如果本来已经装了OpenCV,想要再装OpenCV_contrib,不必卸载Ope            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            看网上很多教程,但其实真正能解决问题的没有,或者说没有“对症下药”。经过几天的折腾,特此写一写问题症结在哪里,以及如何解决。问题1:opencv版本与opencv_contrib版本是否需要对应,安装不成功与cmake版本有关系吗?opencv与opencv_contrib的版本必须对应,cmake的话建议3.14版本以下,需要注意configure之前选择好“32位”还是“64位”,否则会不成功            
                
         
            
            
            
            Ubuntu OpenCV编译YOLOv3    打算在我的跟踪器上加一些识别检测的算法,首选当然是YOLOv3。参考的是Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ ),在YOLOv3在OpenCV4.0.0/OpenCV3.4.2上的C++ dem            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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