OpenCV基础知识（1）— OpenCV概述
OpenCV是人工智能计算机视觉领域的基石，长期以来一直是软件开发的重要组成部分，本篇文章就带领大家了解一下OpenCV的基本概念及应用！
OpenGL绘图初识总结与简单操作——画线与设置透明度
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毕业设计-基于深度学习的智能车牌识别系统
毕业设计-基于深度学习的智能车牌识别系统：智能车牌识别技术是智能交通工程领域的重要环节，在交通监视与控制方面占有举足轻重的地位。从车 牌识别的一般流程出发，设计基于CenterNet目标检测以及CNN卷积神经网络的智能车牌识别系统。利用CenterNet网络 高效定位车牌位置，通过对检测截取出的车牌
OpenCV实例（二）手势识别
手势识别的范围很广泛，在不同场景下，有不同类型的手势需要识别，例如：● 识别手势所表示的数值。● 识别手势在特定游戏中的含义，如“石头、剪刀、布”等。● 识别手势在游戏中表示的动作，如前进、跳跃、后退等。● 识别特定手势的含义，如表示“OK”的手势、表示胜利的手势等。理论基础凸包和凸缺陷在图像处理中
OpenCV实现手势虚拟拖拽
导入OpenCV库。通过OpenCV读取摄像头的视频流。使用肤色检测算法（如色彩空间转换和阈值分割）来识别手部区域。对手部区域进行轮廓检测，找到手的轮廓。根据手的轮廓，获取手指关键点的像素坐标。对于拖拽手势，可以关注食指和中指的位置。计算食指和中指指尖之间的距离并判断是否满足条件触发拖拽动作。如果满
图像处理之理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器的matlab实现去噪
低通滤波器一共有三种，分别为理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。巴特沃斯滤波器介于两者之间，当巴特沃斯低通滤波器的阶数较高时，接近于理想低通滤波器；理想低通滤波器在半径为D0的范围内，所有频率都可以没有衰减地通过滤波器，该半径之外的所有频率都完全被衰减掉。其中D0为巴特沃斯低通滤波器
【opencv】计算机视觉：停车场车位实时识别
做完检测之后，我们想要的是对于停车场的12列，我们对每一列都进行一个提取操作，比如我们得到12列之后，然后我们在对每一列分出具体的一个一个车位。这里面对检测到的霍夫直线继续做一个过滤的操作，如果直线的长度大于25，小于55，我们就添加到列表当中，并且设定一条直线的左右端点坐标的差值不能超过1.这样的
Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境
简介：计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。目的和重要性：Docker容器提供了一种轻量级、可移植、一致性的解决方案，使开发者能够简化环境配置和应用部署过程。这样的环境可以
信号处理--基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类
本文为一个信号处理专题的课程项目，主要是基于人体脑电信号，通过使用深度学习，来快速精准的识别被试的情绪。实验数据为私有数据集。情绪分为积极，中性，消极三种类别。该方法最后和传统朴素贝叶斯，支持向量机，logistic回归，决策树和随机森林分类器进行比较。
【自监督】系列（二）-代理任务（Pretext Task）
本系列第二弹就来学习下代理任务（pretext task），Pretext可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。
开源OpenREALM项目剖析
OpenREALM是一个实时航空地图制作的框架，利用了视觉SLAM和3D重建的技术。它可以用于无人机的定位和导航，也可以用于生成高分辨率的影像和地形数据。它支持多种操作模式，包括平面拼接，3D重建，以及PSM（平面扫描匹配）。本篇包含了对该项目的一些总结
三维点云处理之最近邻问题
本系列文章是关于三维点云处理的常用算法，深入剖析pcl库中相关算法的实现原理，并以非调库的方式实现相应的demo。
OpenCV中读取、显示、保存图像及获取图像属性操作讲解及演示（附源码）
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【Python】转换图片分辨率resize，不改变宽高比，不损失图像信息，OpenCV，计算机视觉
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ros2 bag 自定义消息(msg)读取
rosbag2 自定义msg消息读取
人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践
CQUPT人工智能概论的课程大作业实践应用报告，供大家参考，如果有需要word版的可以私信我，或者在评论区留下邮箱，我会逐个发。word版是我最后提交的，已经调整统一了全文格式等。希望能给大家提供一些参考。如果起到作用请给我点个赞哦，嘿嘿嘿嘿
目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批图像去雾开源数据集资源供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
人工智能 - 目标检测：发展历史、技术全解与实战
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。
计算机视觉基本概念大起底！
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像或其他形式的信息。计算机视觉更偏向利用深度学习和神经网络来解决图片的理解，处理，生成，语义转换等任务，随着
