一.think python——由类与方法引起的参数思考问题前瞻在think python书中类的最后一章有一个很有趣的例题17-2，让我们先看看这道题的内容：编写一个Kangaroo 的类，包含以下方法： 一个 __init__方法，初始化一个叫 pounch_contents的属性为空列表。 一个叫 put_in_pounch的方法，将一个任意类型的对象加入
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2024-06-18 12:25:41
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文章目录一、认识opencv二、下载opencv1、安装前准备2、在ubuntu里根据链接下载opencv3、选择自己需要的版本c++/c版本3.x（3.4.15）4、解压缩5、配置环境三、使用示例--图片1、pkg-config工作原理2、 makefile中加入pkg-config四、视频示例1）虚拟机获取摄像头权限2）播放视频3）录制视频总结参考 一、认识opencv开源计算机视觉(Ope
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2023-11-29 21:40:45
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头文件： 定义了图像数据结构的核心头文件和包含了所有图形接口函数的 highgui 头文件：#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>cv::Mat image; // 创建一个空图像
//这个定义创建了一个尺寸为 0×0 的图像，
//可以通过访问 cv::Mat 的 size 属性来验证这一点：
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2024-01-09 15:45:30
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OpenCV2计算机视觉应用编程手册（自学版）初级三// 时间：2014年11月30日00:22:56// 例子：降低图像的颜色数目 256*256*256--->64*64*64 /*************************************************************************
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2023-11-08 07:43:37
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这篇文章主要讲解如何处理多个视图，以及如何利用多个视图的几何关系来恢复照相机位置信息和三维结构。通过在不同视点拍摄的图像，我们可以利用特征匹配来计算出三维场景点以及照相机位置。这篇文章会介绍一些基本的方法，展示一个三维重建的完整例子。5.1 外极几何多视图几何是利用在不同视点所拍摄图像间的关系，来研究照相机之间或者特征之间关系的一门科学。图像的特征通常是兴趣点，这篇文章使用的也是兴趣
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2024-08-26 16:51:40
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Python计算机视觉编程pdf txt mobi读书笔记应该是这一学期图像分析比较有用的工具书了，numpy和matplotlib常用的方法基本都有，并且例子也不错。非常好的计算机视觉入门书，亮点在于没有直接使用 OpenCV ，而是先简单介绍算法原理，再利用 NumPy、matplotlib 等基本工具进行算法实现，对于已经学习了计算机视觉理论，但是不知道怎么把公式变成代码的人来
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2024-01-16 22:38:13
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OpenCV计算机视觉编程笔记（一）第一章基本操作定义头文件#include <opencv2/core.hpp> //图像数据结构的核心文件
#include <opencv2/highgui.hpp> //包含了所有图形接口函数定义表示图像的变量cv::Mat image; // 创建一个空图像读取图像image= cv::imread("puppy.b
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2023-09-04 11:18:45
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准备工作：腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算， 数学形态学中最基本的概念是结构元素。 结构元素可以简单地定义为像素的组合（下图的正方形） ， 在对应的像素上定义了一个原点（也称锚点） 。 形态学滤波器的应用过程就包含了用这个结构元素探测图像中每个像素的操作过程。 把某个像素设为结构元素的原点后， 结构元素和图像重叠部分的像素集（下图的九个阴影像素） 就是特定形态学运算的应用对象。 结构元素原则上可以是
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2023-08-22 22:20:01
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超声波距离传感器的功耗小、成本低，并且在距离检测上拥有不俗的性能，而与此同时有许多人萌生尝试用超声波传感器为有视觉障碍的人设计开发辅助视觉设备的念头。近年来，随着开源硬件大热，市场上出现了越来越多性能强大并且成本低廉的开发板。而有许多设计就选择了用Ariduino来开发“导盲”装置。“导盲”帽子这顶帽子出自网友station420之手，采用了Arduino Uno、超声波传感器以及蜂鸣器等元件。其
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2023-09-11 11:23:50
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# 计算机视觉简介与代码示例
计算机视觉是计算机科学中的一个重要领域，它研究如何使计算机系统能够从图像或视频中获取、分析和理解视觉信息。通过计算机视觉，计算机可以模拟人类的视觉系统，实现许多有趣的应用。
## 图像处理基础
在介绍计算机视觉之前，我们先了解一些图像处理的基础概念。
### 图像读取与显示
在计算机中，图像以像素矩阵的形式存储。我们可以使用Python中的OpenCV库来读
原创
2023-07-29 11:41:42
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《Python计算机视觉编程》基本信息作者： (美)Jan Erik Solem 译者： 朱文涛 袁勇丛书名： 图灵程序设计丛书出版社：人民邮电出版社ISBN：9787115352323上架时间：2014-6-10出版日期：2014 年7月开本：16开页码：1版次：1-1所属分类：计算机 > 软件与程序设计 > Python编辑推荐 Amazon.com计算机视觉类图书
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2014-07-08 10:37:00
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OpenCV是Intel?开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV对非商业...faceservice.cgi是一个用来进行人脸识别的CGI程序，你可以通过上传图像，然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置。faces
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2024-01-08 14:00:33
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使用OpenCV3处理图像下面要介绍的内容都与图像处理有关，这时需要修改图像，比如要使用具有艺术性的滤镜、外插（extrapolate）某些部分、分割、粘贴或其他需要的操作。不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换
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2024-06-05 22:02:57
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Python计算机视觉编程（一）OpenCV 的 Python 接口（二）OpenCV 基础知识2.1 读取和写入图像2.2 颜色空间2.3 显示图像及结果（三）处理视频3.1 视频输入3.2 将视频读取到 NumPy 数组中（四）跟踪4.1 光流4.2 Lucas-Kanade算法（五）更多示例5.1 图像修复5.2 利用分水岭变换进行分割5.3 利用霍夫变换检测直线 （一）OpenCV 的
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2024-03-11 06:29:16
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本文为英国剑桥大学（作者：AlexGuy Kendall）的博士论文，共208页。深度学习和卷积神经网络已经成为计算机视觉的主要工具，这些技术擅长于使用监督学习从数据中学习复杂的表示。特别地，在一定约束条件下，图像识别模型的性能已经超越了人类的能力。然而，计算机视觉的目的是要设计出能够智能观察的机器。这需要从图像和视频中提取比识别更丰富的信息模型。一般来说，将这些深度学习模型从识别应用到计算机视觉
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2023-12-12 16:10:20
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对于一个发展程度较高的领域，如目标检测，项目中不一定要用最新的模型，老一点的足够解决问题。
整个计算机视觉的应用领域可分为：图像，文字，人脸及人体，视频类等文字：CTPN EAST FOTS卡证:o票据:o车牌表格文本：表格image--->excel/json o人脸及人体：人脸检测：0人脸识别：o人流量统计:o活体检测：o人形检测姿态估计：(其中的手势识别)o通用图像：通用检测
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2023-05-29 22:29:06
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖Python 语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、 立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中 附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。本书适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、
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2024-01-15 01:20:59
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115 | 什么是计算机视觉？在之前的一系列分享中，我们详细讲解了人工智能核心技术中的搜索、推荐系统、计算广告以及自然语言处理和文本处理技术。从今天开始，我们来分享专栏里人工智能核心技术模块的最后一部分内容：计算机视觉技术。可以说，计算机视觉技术是人工智能技术的核心方向，特别是深度学习技术在计算机视觉中的应用，在最近五六年的人工智能浪潮中担当了先锋者的角色。甚至可以说，如果没有深度学习技术在过去几
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2023-08-10 21:28:39
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文章目录第 10 章 OpenCV引言10.1 OpenCV的Python接口10.2 OpenCV基础知识读取和写入图像颜色空间显示图像及结果10.3 处理视频视频输入将视频读取到NumPy数组中10.4 跟踪光流Lucas-Kanade算法使用跟踪器使用发生器10.5 更多示例图像修复利用分水岭变换进行分割利用霍夫变换检测直线10.6小结 第 10 章 OpenCV引言本章概述如何通过 Py
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2024-01-10 11:20:22
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计算机视觉介绍(马颂德)计算机视觉介绍Introduction to Computer Vision 邹丰美 联系：fmzou@,资料下载: 2006-2-13 ５次讲座的题目/时间 １．计算机视觉的背景及几何基础 (2/13,第1周) ２．摄像机的几何标定 (3/6,第4周) ３．刚体运动姿态估计问题 (3/27,第7周) ４．姿态估计问题 (II)(或对应问题) (4/17,第10周) ５．应
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2024-05-22 22:36:04
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