Opencv编译安装教程（Linux）
一、安装环境一、安装环境虚拟机：opencv版本：二、编译和1、源码下载：opencv链接2github下载注意事项和opencv版本要对应2、安装前准备在自己虚拟机的主目录中创建一个，将两个源码包解压的文件夹放入其中：mkdircdmkdirbuildcdbuild安装依赖项安装sudo-yg++
2024：VsCode中配置opencv（C++）
最近在vscode中配置opencv，在网上找了很多帖子，但是可能因为版本不正确，导致库导入失败。所以自己写一个成功的案例
Python计算机视觉（三）—图像拼接
图像拼接是计算机视觉中的重要分支,它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。本文将结合python+opencv实现两幅图像的拼接。1.根据给定图像/集，实现特征匹配2.通过匹配特征计算图像之间的变换结构3.利用图像变换结构，实现图像映射4.针对叠加后的图像，采用A
OpenCVSharp中基本绘图函数
OpenCVSharp不仅提供了强大的图像处理功能，还提供了一系列绘图函数，使我们可以在图像上绘制各种几何形状、文本以及进行图像组合与混合操作。这些功能对于标注图像、创建自定义图像效果以及在实际应用中生成图形叠加非常有用。OpenCVSharp的基本绘图函数，包括绘制几何形状、多边形、文本和图像混合
OpenCV：概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
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。它最初由英特尔开发，后来由 Willow Garage 进行了进一步的改进和支持，现在由 OpenCV 基金会维护。OpenCV 提供了一套广泛的函数，用于图像处理、视频分析
实战OpenCV之绘制图形
OpenCV除了用于图像显示之外，还提供了一系列接口和工具，以帮助开发者在图像上绘制各种图形。这里的图形包括：直线、矩形、圆形、椭圆、多边形等。另外，OpenCV还支持在图像上添加文字，对多张图像进行叠加操作。
OpenCV库学习之cv2.rectangle函数
是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上绘制矩形。通过指定矩形的顶点坐标和颜色，可以在图像上标注感兴趣的区域。
Mediapipe实现手势识别教程
本文介绍了手势识别的详细思路和代码，希望能帮助到大家！
人脸操作：从检测到识别的全景指南
人脸操作技术从检测到识别，再到特征提取，涵盖了计算机视觉中多个重要方面。通过掌握这些技术，你可以在许多实际应用中实现人脸处理的功能，从而推动智能系统的应用和发展。希望本文能够帮助你更好地理解和应用人脸操作技术，为你在计算机视觉领域的探索提供有用的参考。
【OpenCV 】插值的方法原理，图片缩放，矫正，边界填充
对图像进行旋转缩放，就是对数组进行操作，乘以对应的矩阵，进行空间变换，而矩阵的行列式的值，就是缩放的倍数。插值是通过变化后图像的像素点的坐标，通过缩放倍数，找到原图对应的像素点坐标，通过权重得到新的像素值。小数的坐标对应原图周围四个像素点，对两个方向分别根据距离加权求和，之后再对的到的两个值进行加权
ROS下进行深度相机标定及点云赋色（d2c）
深度相机的标定以及点云赋色（d2c）
在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择与最佳实践
在OpenCV开发中，选择合适的开发环境对于提高开发效率和代码质量至关重要。Notebook环境优点：交互性强：支持逐步执行代码，实时查看结果。便于可视化：可以直接嵌入图像和图表，直观展示数据处理结果。文档与代码结合：方便创建实验记录和报告，适合数据分析和实验。缺点：项目管理难：不适合复杂项目的系统
OpenCV||超详细的形态学应用
数学上的形态学，特别是数学形态学（Mathematical morphology），是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，它是数学形态学图像处理的基本理论。数学形态学具有坚实的理论基础和广泛的应用价值，其基本思想和方法对图像处理的理论和技术产生了重大影响。数学形态学是法国和德国的科学家在研
一个简单的Rtmp推流客户端（QT录音，OpenCV摄像，FFmpeg编码推流）
RTMP推流客户端是一种能够将音视频数据推送到RTMP服务器的工具。QT录音是利用Qt库实现的录音功能。OpenCV摄像是利用OpenCV库实现的对摄像头的控制和图像处理功能。FFmpeg编码推流是利用FFmpeg库实现的将音视频数据进行编码并推流到RTMP服务器的功能。本文将介绍如何使用RTMP推
嵌入式人工智能（OpenCV-基于树莓派的人脸识别与入侵检测）
Mediapipe 由 Google Research 于 2020 年推出，旨在为计算机视觉研究人员和开发者提供一个易于使用、高性能的框架。Mediapipe 提供了多种预训练模型和算法，涵盖了人脸检测、手势识别、姿态估计等领域。
OCR识别常见开源库
做OCR有很多库可以使用。
通过OpenCV判断图片是否包含在视频内？
注意：上述代码仅为示例，实际应用中可能需要调整参数和阈值以获得更好的匹配效果。
OpenCV 图像处理 轮廓检测基本原理
轮廓发现是图像处理中的一个重要步骤，用于检测物体的边界和形状。本文讲解了基本实现原理和代码实现
基于opencv[python]的人脸检测
从这里可以清晰看到有1/3的图像没有成功检测到，后面我试试用Faster R-CNN模型，不过需要标注，数据量也大，这里先试着玩玩呗。
