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。
Ubuntu安装OpenCV3.4.5（两种方法&&图文详解）
没想到吧？只需要一条命令行就可以安装好opencv，它会自动下载安装所需的库文件，这里显示要149个，右下角显示还需要2小时11分，时间充裕怕麻烦的同学可以选择这种方法安装。点击进入opencv官网，下载Sources压缩包，这里我推荐3.4.5版本，安全稳定，当然你选择其他版本也没有影响。事实上，
个人使用：Windows下 OpenCV 的下载安装（2021.12.4详细）
一、下载OpenCV 到OpenCV官网Release(发布)板块下载OpenCV-4.5.4 Windows。下载后是这样的然后双击他，解压，就是大佬们说的安装，实质就是解压一下，解压完出来一个文件夹，其他什么也没发生。你把这个文件夹放在哪都行，不过你要记住他在哪。正在解压解压完打开文件夹是这样
Nvidia Jetson TX2 配置Cuda 加速的Opencv
Jetson TX2 OpenCV（开启cuda）
cv2.resize()用法
cv2.resize() 是 OpenCV 中的一个函数，用于改变图像的大小。语法：cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])参数：src - 原始图像dsize - 目标图像的大小，格式为(宽度，高度)dst - 用于存储结
CLion配置opencv环境
基于clion编译opencv库，从而搭建clion下得opencv环境
VS2019+OpenCV+Qt5.15.2安装及工程配置
该文件仅 1.39 MB，是 VS 2019 Community 简体中文版的一个安装引导程序，启动后勾选需要的组建即可进行在线下载安装。把你们的opencv代码复制进main.cpp中即可以正常运行（前提：已经配置好了opencv，将之前配置的属性表导入工程对应属性中）。VS工程下，扩展-》管理扩
Ubuntu 20.04 安装opencv 和 +opencv_contrib教程
首先和opencv_contrib下载版本要一致！！！！我是以opencv3.4.5为例以上即是在Ubuntu上下载好opencv和opencv_contrib。
opencv介绍
opencv
使用 Opencv Gpu 模块
然后，你可以使用 cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 函数来检查是否有可用的 GPU。如果有，你可以使用 cv2.cuda.Device() 函数来创建一个 GPU 设备对象，并使用 cv2.cuda.setDevice() 函数来设置当前使用的 GPU 设备。
【OpenCV】初识OpenCV(简介、windows下安装及其开发部署)
详细介绍了OpenCV及其在windows编译环境中的详细安装部署
【YOLO】Windows 下 YOLOv8 使用 TensorRT 进行模型加速部署
YOLOv8 使用 TensorRT 进行模型加速部署
Opencv(C++)笔记--图像的resize方法
结果分析：双线性插值的结果更平滑，分析原理可知利用邻近的四个像素点进行处理，类似一个滤波的操作。原理分析：双线性插值实质上是使用两次单线性插值操作进行数据的处理，原理如下（字丑莫怪）（②拉普拉斯金字塔：用来从金字塔底层图像重建上层未采样图像；①高斯金字塔：用于向下采样；3--双线性插值算法代码。4-
Python配置OpenCV
Python配置OpenCV的过程
opencv怎么使用GPU加速
要使用 OpenCV 的 GPU 模块，首先你需要安装带有 GPU 支持的 OpenCV 版本。然后，你需要确保你的计算机有一个 NVIDIA GPU，并且已经安装了 NVIDIA 的驱动程序和 CUDA 工具包。在你的代码中，你需要首先将 OpenCV 的 GPU 模块导入，例如：import c
