一、OpenCV预备： 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。它由一系列 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，可以说是既轻量又高效。 OpenCV现主要用于人机互动、人脸识别、动作识别、物体识别、图像分割、运动跟踪、机
vs2017配置opencv4.1E:\AI\opencv4.1.0\build\x64\vc15\bin项目中配置:接下来的步骤是两种配置方法唯一不同的操作：方法一：属性管理器中的“Microsoft.Cpp.x64.user”属性页这种方法好处是以后新建的项目都不用再重新配置了,但缺点也很明显,再建一个和这个无关的项目也会受影响方法二：解决方案中的项目,直接右键项目属性(缺...
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2022-08-30 12:32:27
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最近在装OpenCV4.1，环境变量和库都按网上给的教程一步步设置无误，但是在运行DEMO时还是出现无法加载的情况，排除了图像的问题以及相关opencv库配置的问题网上很多回答只是基于1）图片资源路径的问题2）opencv库及库目录配置问题但这些都没有问题还是无法运行运行时发现缺少各种DLL文件点击vs2017的菜单中的【调试】->【选项】，勾选如图然后你在第一次运行这个D...
原创
2022-08-30 12:32:53
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ython2.7/dist-packages/cv2.x86_64-linux-gnu.so.bak可以看
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2022-12-08 14:35:50
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类和实例面向对象编程最重要的两个概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象模板，而实例是根据类创建的一个个具体的对象。每个对象拥有相同的方法，但各自数据可能不同。Python中，定义类是用class完成的。class Student(object): passclass 后紧跟类名称，通常是首字母大写，紧接着是（object），表示该类是从哪个类下
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精选
2016-01-16 22:43:27
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在旧的Entity 框架中，开发者可以从已存在的数据库中产生业务实体的模型，这种开发方法被称为数据库驱动的开发方法。而在4.1的Entity Framework中，支开发者先创建实体业务类，然后再产生相关的数据库文件，这种开发方法可以称为“代码先行”的开发方法。这种方法对于开发者来说是很有好处的，首先，会让开发者从面向对象的思维角度出发，去构建业务逻辑中的实体模型，然后再根据实际的需要去生成数据库
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2011-08-09 16:40:43
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Ansible 安装nginx* 思路：先在一台机器上编译安装好nginx、打包，然后再用ansible去下发1./usr/local/nginx/是已经编译安装好的nginx文件,配置好了启动脚本和配置文件。2.cd /usr/local #进入上一级目录3.tar czv
原创
2016-04-08 22:38:43
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1、安装repo ，执行命令如下： $ curl https://dl-ssl.google.com/dl/googlesource/git-repo/repo > ~/bin/repo $ chmod +x ~/bin/repo 2、初始化 repo ，执行命令如下： $ repo init -u https://an
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2012-07-16 12:01:00
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一、搭建测试项目myproject，添加Hibernate4.1支持；二、添加
原创
2014-12-29 12:07:40
23阅读
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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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("
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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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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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目标：学习将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，例如BGR↔Gray，BGR↔HSV创建一函数cv.cvtColor(input_...
原创
2022-12-07 14:20:22
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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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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
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2022-07-19 11:52:37
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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
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2022-05-23 16:41:27
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