OpenCV开发笔记（七十八）：在ubuntu上搭建opencv+python开发环境以及匹配识别Demo
Python上的OpenCv开发，在linux上的基本环境搭建流程。
Ubuntu 22.04 安装 ROCm6.0教程+踩坑
22.04.4 LTS 64-bit从官网下载的镜像，并且开启网络连接后，会自动下载显卡驱动，已经不会出现独显输出后死机或显示异常等情况。建议从AMD 官网下载/调用安装脚本。安装脚本结束后，安装用例。
自动化-滑块验证码 Java + Selenium + OpenCV
最近我在工作中接到了一个任务，需要编写一个网页自动化脚本。说实话，这是我第一次尝试编写这样的脚本。一些普通的操作，能用Selenium来解决。但在对滑块验证码进行自动化时，需要结合了OpenCV，才能获取滑块的偏移量。只是一个简单的例子，真正使用的话得使用一些算法来减小偏移误差。哈哈哈哈，用Java
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测（代码+数据集！）
YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与 YOLOv5 及之前的版本不同，您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用 YOLOv8，您只需安装 Ultralytics，我将向您展示如何使用一个简单的命令。YOLOv8 通过引入新的功能和改进，增强了早期 YOLO 版本的成功，从而提高
使用selenium+OpenCV破解极验滑动/滑块验证码
使用selenium+OpenCV破解极验滑动/滑块验证码
Numpy和OpenCV库匹配及下载方法指南--pycharm
1：确定已有的numpy版本和OpenCV 版本；2：安装匹配版本的库安装方法及代码均已给出！！
（详细使用指南）Linux下交叉编译带ffmpeg的opencv并移植到RK3588等ARM端
交叉编译是指在一台计算机上生成目标平台的可执行程序。通常情况下，我们在开发软件时会在同一平台上编译、运行程序，但有时候需要将程序部署到不同体系结构或操作系统的设备上运行，这就需要使用交叉编译工具链来生成适用于目标平台的可执行文件。常见的应用场景包括在开发嵌入式系统、移动应用程序或跨平台软件时进行交叉
OpenCV--Mat属性和深浅拷贝
【代码】OpenCV--Mat属性和深浅拷贝。
基于Python+OpenCV高速公路行驶车辆的速度检测系统
基于Python和OpenCV的高速公路行驶车辆的速度检测系统旨在实时监测高速公路上的车辆，并测量它们的速度。该系统可以用于交通监控、道路安全管理等领域，为相关部门提供重要的数据支持。：系统可以从摄像头实时获取视频流，也可以从预先录制的视频文件中读取数据。这个视频流是系统的主要输入源，用于检测和跟踪
[智能AI摄像头]rv1126搭建rknpu开发环境并添加opencv库、更新板端rknpu驱动
rv1126搭建rknn_toolkit以及rknpu开发环境并更新板端rknpu驱动为1.7.3同时添加opencv库
从零开始配置一个能用GPU训练的人工智能环境
从零安装tensorflow, cuda, cudnn
OpenCV 开源的计算机视觉和机器学习软件库
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了许多用于图像处理、计算机视觉和机器学习的通用算法。这个库最初由Intel开发，但现在已经成为一个全球性的社区项目，由许多贡献者共同维护和发展。OpenCV（Open
Mac M1电脑使用Homebrew 安装OpenCV
Homebrew 是一个用命令行下载各种软件的软件集合。下载完 Homebrew 本体后，其会在本体中内置很多软件的下载地址，当你需要那个软件的时候，Homebrew 会自动根据配置文件配置所安装软件的环境变量。因此可以想象这个配置文件的数量是非常多的。brewHomebrew 源代码仓库Homeb
GpuMall智算云：meta-llama/llama3/Llama3-8B-Instruct-WebUI
实例创建成功后，点击更多 - 创建自定义端口输入7860端口（该端口为实例中监听的端口）端口重置成功后点击自定义端口7860，然后跳转到Llama3模型的web控制台。
Pycharm2023配置opencv-python
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OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。但麻烦的是，大数人拥有的是CPU，有没有办法能在自己的电脑上用CPU就能
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
该项目专注于汽车划痕检测，与不同类型产品的自主质量检测系统的开发同步。例如，在停车场，这种检测为客户提供了汽车安全无虞的保证；此外，如果发生什么情况，检测系统将有助于仔细处理这种情况。
【机器学习】基于OpenCV和TensorFlow的MobileNetV2模型的物种识别与个体相似度分析
在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV，实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程，并提供相关代码和使用说明。
OpenCV与AI深度学习｜16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏！)
本文将分享16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目。
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。您是否想过如何实现？在本教程中，我们将探索从对象检测到跟踪再到速度估计的整个过程。本文的实现主要包含以下三个主要步骤，分别是，下面我们将一一介绍其实现步骤。要对视频执行，我们需要迭代视频的帧，
