【OpenCV】 红绿灯识别检测
【OpenCV】 红绿灯识别检测 手把手教学
在Android端集成OpenCV的三种方式
本文较为详细的介绍了在Android端集成OpenCV的三种方式，并给出了相关的小例子实现，本文安卓开发编译器Android Studio。
OpenCV获取网络摄像头实时视频流
双码流能实现本地和远程传输的两种不同的带宽码流需求，本地传输可以用主码流，能获得更清晰的存储录像，远程传输就因为带宽限制的原因，而使用子码流来获得流畅的图像和录像。，所以处理办法就是自己写两个不同的线程单独去处理接收每一帧的图像，然后另一个线程处理这每一帧的图像。但是直接按上面的方法来读取视频，会出
Opencv之图像滤波：1.图像卷积（cv2.filter2D）
1.图像卷积在OpenCV中，允许用户自定义卷积核实现卷积操作，使用自定义卷积核实现卷积操作的函数是cv2.filter2D（），其语法格式为：dst=cv2.filter2D（src,ddepth,kernel,anchor,delta,borderType） 式中： ● dst是返回值，表示进行
LabVIEW+OpenCV快速搭建人脸识别系统(附源码)
本篇博客将介绍如何使用LabVIEW 和 SFace 快读实现人脸识别系统
OpenCV实战——多尺度FAST特征检测
FAST 是用于快速检测图像中关键点的方法，而 SURF 和 SIFT 算法的设计重点是尺度不变性。为了同时实现快速检测和尺度不变性，OpenCV 中引入了新的兴趣点检测器，包括 BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) 检测器(基于 FA
基于Python_opencv的车牌识别系统
本项目是基于python_opencv的车牌识别系统，文档中可下载完整代码，希望大家多多支持，也欢迎大家多提意见，一起学习！！！！！
【OpenCV 例程 300篇】257.OpenCV 生成随机矩阵
OpenCV 中提供了 cv.randn 和 cv.randu 函数生成随机数矩阵，也可以用于创建随机图像。函数 cv.randn 生成的矩阵服从正态分布，函数 cv.randu 生成的矩阵服从均匀分布
使用树莓派4b和OpenCV做机械臂夹取
文章目录前言 一、基本功能 二、主要代码 1.图像处理部分 2.舵机驱动部分 前言本人第一次在csdn上发技术类文章，原谅在此多说一些废话。项目是自己的毕设，比较简单还望不要见笑，如果发现有什么问题欢迎指正。发文章的目的一方面是希望用自己微薄的能力的帮助有需要的人，另一方面想要记录下自己一步一步走
【OpenCv • c++】 大津法（OTSU）阈值处理
在图像处理中，对于同样的操作，处理灰度图像的计算量要远远小于处理彩色图像，而二值图像（只含灰度值0或1）的计算量比前两者更小。因此，二值化操作在图像处理中有着很大的作用。二值化图像的实现方法有很多。用的最多的方法是利用图像像素点分布规律，设置阈值进行像素点分割，从而得到二值化图像。
ubuntu18.04配置ORB-SLAM3并跑EuRoC数据集（单目）
ubuntu18.04系统下搭建ORB-SLAM3的环境并跑数据集
基于Python手动实现Harris角点检测
基于Python手动实现Harris角点检测算法
Qt+Opencv+QThread，Qt多线程同时显示多路USB摄像头信息至ui界面
通过Qt+Opencv+QThread，实现多路USB摄像头数据显示至ui界面。主要思想是通过Opencv的VideoCapture类，及Qthread类中的moveToThread方法实现，此外由于VideoCapture类的open方法的参数为摄像头的索引号，当外接多个USB摄像头的时候有可能造
OpenCV函数大全（超级详细版）-python操作
OpenCV函数大全（超级详细版）方便大家学习。
Opencv实战——图像拼接
图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。
【视觉SLAM14讲】【汇总】
第一讲东西少，就没记录【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第三~四讲刚体运动、李群和李代数】【eigen3.3.4和pangolin安装，Sophus及fim的
OpenCV实战（17）——FAST特征点检测
Harris 算子根据两个垂直方向上的强度变化率给出了角点(或更一般地说，兴趣点)的数学定义。但使用这种定义需要计算图像导数，计算代价较为高昂，特别是兴趣点检测通常只是更复杂算法的先决步骤。在本中，我们将学习另一个特征点检测算子 FAST (Features from Accelerated Seg
OpenCV图像特征提取学习四，SIFT特征检测算法
SIFT特征检测算法原理
windows10系统下安装opencv4.7.0+VSCode+(C++)环境搭建
windows10系统下安装opencv4.7.0+VSCode+(C++)环境搭建及配置过程中的注意事项。
【学习笔记】部署yolov8到安卓手机
把yolov8部署到安卓手机哟，用手机软件也能进行检测啦
