计算机视觉：朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo）
计算机视觉：朗伯光度立体法（Photometric Stereo）
OpenCV - C++实战（05） — 颜色检测
本专栏介绍OpencV 计算机视觉程序库，基于C++语言编程，提供完整代码，持续更新文章。
在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别
本文介绍了如何在Visual Studio上，使用OpenCV来实现人脸识别的功能
java openCV 简单使用
Java OpenCV 是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库。要使用 Java OpenCV，您需要先安装 OpenCV 库并将其与 Java 环境配合使用。安装 OpenCV:在终端中输入以下命令以在 Linux 或 Mac 系统上安装 OpenCV：sudo apt-get install o
【Opencv】CV_* was not declared in this scope 的部分解决方法
Opencv CV* was not declared in this scope 的部分解决方法
在yolov5的detect中我该如何调用第三方摄像头？
要在 YOLOv5 的 detect 中调用第三方摄像头，你可以使用 OpenCV 库中的 VideoCapture 类来读取摄像头的视频流。你可以这样做：首先，安装 OpenCV 库。然后，在你的代码中包含以下头文件：#include <opencv2/opencv.hpp>#incl
使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换
“DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了，作为研究的目的，本文将介绍他的原理，并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。
Windows搭建OpenCV开发环境（C++）
需要注意的是，一定要在菜单中往下拉找到 “CPU_DISPATCH” 一栏，把后面的参数选择为空，不然后面编译的时候可能会报错。将Lenna.png放到cmake-build-debug路径中，因为编译生成的可执行文件在这里，或者你也可以使用绝对路径。运行命令提示符进入到C:/opencv/ming
cv::Mat的四种复制操作和cv::Mat作为函数形参的四种形式
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Jetson nano裸机介绍及 Opencv的环境配置
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OpenCV腐蚀函数：cv2.erode（）使用
注意：cv2.erode()函数默认白色为前景目标，黑色为背景，所有腐蚀操作对象都是对白色部分操作的，即腐蚀会使白色目标区域变小。上面实例中，白色为较多点，黑色部分是裂缝区域，腐蚀的对象为白色背景区域，所以会减小白色区域，增大了黑色区域。kernel=np.array([[1, 1, 1, 1]],
OpenCV 图像轮廓检测
本文是OpenCV图像视觉入门之路的第15篇文章，本文详细的介绍了图像轮廓检测的各种操作，例如：轮廓检索模式、轮廓逼近算子等操作。图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。图像轮廓的作用：图形分析、物体的检测和识别。需要注意的是：为了检测的准确性，需要先
cv2.imwrite
cv2.imwrite 是 OpenCV 中用来保存图片的函数。它接受两个参数：第一个参数是保存图片的文件名(包括文件路径)，第二个参数是要保存的图片数据。可以使用 cv2.imread 读取一张图片，然后使用 cv2.imwrite 保存这张图片。示例: import cv2# Read an i
OpenCV将BGR转换为NV12
提供将BGR转换为NV12的方法
OpenCV实现照片换底色处理
通过本篇博客，我们了解了OpenCV实现照片换底色处理的方法和步骤。OpenCV库提供了丰富的图像处理函数和算法，可以帮助我们实现各种各样的图像处理任务。照片换底色处理是其中的一种，通过选择并替换背景颜色，可以为照片增添独特的艺术效果。希望本篇博客能够对读者理解和应用OpenCV库进行图像处理有所帮
ubuntu 下 opencv的安装以及配置（亲测有效）
ubuntu安装配置opencv，简洁版
opencv 边缘检测 cv2.Canny()详解
可选参数，用于存储边缘检测的结果。如果没有指定该参数，则函数会自动创建一个与输入图像相同大小的数组来存储检测到的边缘图像。函数是OpenCV中用于边缘检测的函数，其主要功能是检测图像中的边缘并标记出来。函数进行边缘检测时，阈值的选择对最终的结果有很大的影响。：第一个阈值，用于边缘检测中的滞后阈值，建
基于mediapipe的人体33个关键点坐标（BlazePose）
获取mediapipe中人体33个关键点的坐标（BlazePose）
selenium 滑块问题解决
selenium 滑块问题解决
OpenCv案例（九）： 基于OpenCvSharp图像分割提取目标区域和定位
利用OpenCVSharp，将图像中连靠在一起的物体分隔开，再提取轮廓和定位。
