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
图像工程：红外图像增强
红外图像增强的主要算法和背景
OpenCV 的安装与配置指南（Windows环境，Python语言）
OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在本文中，我们将为您提供在 Windows 操作系统上安装和配置 OpenCV 库的详细指南。我们将重点介绍 Python 编程语言的安装和配置步骤，以帮助您顺利开始使用 OpenCV 进行图像处理和计算机视觉项目。
ROS Neotic(Ubuntu 20.04)如何正确安装OpenCV
这样就根据我们指定的OpenCV版本编译出了ROS中cv_bridge依赖，往后在通过自己的OpenCV编译项目的时候，先source一下刚编译出来的cv_bridge所在的工作目录或者指定，即可避免出现使用到的OpenCV库与cv_bridge所使用的版本不一样的问题。在合适的目录执行上述命令创建
使用YOLOv5实现实时目标检测结果保存
本文将分享保存实时目标检测结果的方法，包括将目标信息逐帧保存到.txt文件中、逐帧输出检测结果图片、以及如何保存所有检测图片（包括视野中无目标的帧）。
Windows下更换pip源
包含临时修改和永久修改pip源
【深度学习】详解 ViLT
【深度学习】详解 ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
探索AI图像安全，助力可信AI发展
图像作为信息传递的主要媒介之一，需要重点解决在人工智能的发展过程中利用 AI 进行图像造假的问题。针对这一问题，中国信息通信研究院(中国信通院) 2023 世界人工智能大会( WAIC 2023 )上举办了专门论坛，围绕着“多模态基础大模型的可信AI”主题进行讨论。在该论坛上，合合信息关于 AI 图
画圆操作——OpenCV中cv2.circle函数详解
在计算机视觉领域，图像处理是最基础的操作，而画圆操作又是其中不可或缺的一部分。在OpenCV中，cv2.circle函数可以实现画圆的功能。总之，cv2.circle函数是OpenCV中非常基础且常用的函数，熟练掌握该函数的用法可以为图像处理带来很大的便利。除此之外，cv2.circle函数还可以用
Jetson nano部署Yolov5目标检测 + Tensor RT加速（超级详细版）
解决完报错之后，在运行上面的命令，会自动下载需要的安装包，其他的都是很快的，但是到opencv的时候需要花费很长很长很长很长的时间......，当安装opencv时会出现Building wheel for opencv-python (pyroject.toml)... 这种情况正常现象，是op
自监督ViT：DINO-v1和DINO-v2
基于ViT（Vision Transformer）自监督在最近几年取得了很大进步，目前在无监督分类任务下已经超过了之前的一些经典模型，同时在检测分割等基础任务领域也展现出了强大的泛化能力。这篇文章将主要基于DINO系列自监督算法介绍它们的算法原理，方便 大家快速了解相关算法。
OpenCV实例（一）人脸检测
计算机视觉使很多任务成为现实，其中两项任务就是人脸检测（在图像中定位人脸）和人脸识别（将人脸识别为特定的人）。OpenCV实现了一些人脸检测和识别的算法。从安全到娱乐，这些技术在现实环境中都有应用。介绍OpenCV的一些人脸检测和识别功能，并定义特定类型的可跟踪物体的数据文件。具体来说，将研究Haa
YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题
需要注意的是，P、R、mAP等指标为0并不一定意味着模型无效。训练时间太短：如果训练时间太短，则模型可能没有足够的时间来收敛到最佳状态。模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。预处理步骤出现问题：确保数据预处理流程正确，例如确
CFNet: Cascade Fusion Network for Dense Prediction
在密集预测任务中多尺度的特征融合至关重要，当前的主流的密集预测的范式是先通过BackBone提取通用特征，然后通过特征融合模块来融合BackBone中的多尺度特征，最后使用head来输出密集预测结果（检测，分割等）。作者发现BackBone的网络参数量远远大于特征融合模块，基于此发现作者提出了级联融
YOLOv5区域入侵检测【附完整代码以及视频演示】
基于yolov5框架修改的。可以自己定义需要检测的区域，采用的权重文件是官方版本的yolov5s.pt。增加了本地摄像头检测、处理帧率的显示、以及检测的种类及其数量进行输出表示。
输电线路相关数据集（目标检测、图像识别等领域）
电气工程、输电线路、电网相关数据集
车道线检测
目前，车道线检测技术已经相当成熟，主要应用在自动驾驶、智能交通等领域。下面列举一些当下最流行的车道线检测方法：基于图像处理的车道线检测方法。该方法是通过图像处理技术从摄像头传回的图像中提取车道线信息的一种方法，主要是利用图像处理算法进行车道线的检测和识别，并输出车道线的位置信息。基于激光雷达的车道线
Python图像增强
本文使用5种方法对原始数据做数据增强，分别是对比度增强、亮度增强、颜色增强、添加高斯噪声、运动模糊处理
如何获取当前摄像头实时画面（或说图片）
可以使用所在平台提供的摄像头接口或第三方库来获取当前摄像头实时画面（或图片），具体实现方式可能因不同平台和库而异。对于需要跨平台的应用程序，可以考虑使用开源库，例如 OpenCV，它提供了一个跨平台的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像和视频处理的工具和函数。
【告别传统】人工智能时代下，学习网安的成本有多低？
🚀告别传统攻击，AI赋能未来。人工智能时代下，当黑客的成本逐渐降低，人人都可能是脚本小子。我们要紧跟安全攻击、防御趋势，达摩克利斯剑也可成为安全研究员的武器。同时要明确的是：我们必须遵守法律法规，不做任何有损国家社会利益之事。📹如果觉得文章不错，可以支持博主💐~我是秋说，我们下次见😉。
