python实现人脸识别（face_recognition）
本项目是世界上最强大、简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待
OpenCV实战（21）——基于随机样本一致匹配图像
在本节中，我们学习了如何利用两个视图之间的对极约束来更可靠地匹配图像特征，基于随机样本一致算法可以同时解决基本矩阵和匹配集的解决问题，并在最后介绍了如何改进计算结果。
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 顶帽操作与黑帽操作
在上一篇文章中，我们了解了开运算与闭运算，今天我们继续学习形态学技术操作里面的顶帽操作与黑帽操作。
OpenCV实战——二值特征描述符
我们已经学习了如何使用从图像强度梯度中提取的描述符来描述关键点，这些描述符可以是 64、128 或更多维的浮点向量。这使得使用这些描述符的算法计算代价较高，为了减少与这些描述符相关的内存和计算负载，引入了二值描述符，使它们易于计算的同时保持对场景和视角变化的鲁棒性。本节，我们将学习一些常见的二值描述
【OpenCv • c++】图像识别边缘检测 图像差分运算
边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔除了与目标不相干的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测算子是利用图像边
Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别
利用OpenCV mediapipe，快速实现简单的手势识别
【OpenCv • c++】基础边缘检测算子 —— Sobel
边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔除了与目标不相干的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测算子是利用图像边
Python opencv进行圆形识别（圆检测）
圆形识别（圆检测）是图像识别中很常见的一种处理方式，最核心的是cv2.HoughCircles这个函数实现的圆形检测。
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 开运算与闭运算
在上一篇文章中，我们了解了腐蚀与膨胀的原理与实现，今天我们继续学习形态学技术操作里面的开运算与闭运算。
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 腐蚀与膨胀
形态学腐蚀膨胀操作是形态学的基本操作，常用于图形处理方面，实现了对目标像素点进行拓展的目的。从数学角度来讲，腐蚀膨胀操作就是将图像或者图像的一部分（称之为核A）与核（称之为核B）进行卷积。
超简单教你在树莓派上安装opencv（二）
超简单教你在树莓派上安装opencv（二）前言一、如何基于python3.9.2安装OpenCv？1.1 查看自己的Python版本，跟对教程1.2 换源1.3 更新1.4 安装依赖1.5 查看自己树莓派的架构来确定下载什么包1.6 下载自己需要的 whl 包1.7 安装OpenCv二、
机械革命蛟龙16Windows重装流程
系统重装流程分享，如果搞深度学习的也可以参考参考环境搭建那部分的流程
OpenCV中图像的缩放与旋转讲解及实战演示（附Python源码）
OpenCV中图像的缩放与旋转讲解及实战演示（附Python源码）
Haar级联分类器概述
Haar级联分类器概述—— 才疏学浅, 难免有错误和遗漏, 欢迎补充和勘误.Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。目前常用Haar-like特征的分类有： 图1. Haar-like特征分类首先定义每个Haar
python opencv 绘制矩形、圆、线、多边形
opencv 绘制矩形、圆、线
opencv-python识别魔方特定颜色方块，并输出各方块中心坐标
题目：从网上寻找任一魔方图片，识别其中白色色块，描绘并输出其中所有白色色块的中心点坐标（也可选择其他颜色，代码有变化，后续指出）
如何训练个人的ChatGpt4
如何在自己的计算机上安装类似 ChatGPT 的个人 AI 并在没有互联网的情况下运行它这是个人AI的“第一台PC”时刻，随之而来的是限制，就像在车库里生产第一台Apple 1一样。你是先驱。今天，任何人都可以使用私人和个人AI。您可以在自己的计算机上运行类似 ChatGPT 的功能版本，并且在安装
ROS编译D435i过程中的问题及解决
2023/01/02/ 编译D435i的ROS包出现的问题及解决方法
opencv--颜色识别
通常，相机在RGB颜色模式下工作，但这种模式受到光线的影响较大，所以在opencv中，用HSV（色彩、饱和度、亮度）模型对颜色进行定义。除此之外，opencv中有多种色彩空间，包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种，使用中经常要遇到色彩空间的转化
形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释
形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。
