人工智能之人脸识别（人脸采集人脸识别）
例如：随着人工智能的不断发展，本文主要介绍关于人工智能中GUI和PyMysql相应用。本文采用代码＋逻辑思路分析的方式有助于理解代码。
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
本文将手把手教你用YOLO11训练自己的数据集并实现缺陷检测。
2024-11-1 学习人工智能的Day20 openCV（2）
在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。
Opencv之cv2.waitKey()
delay_time若值为0，意味着一直等待按键的按下，只有按键按下之后后面的程序才会继续执行若值为正整数， 假设delay_time=30，程序将在30ms内等待按键的按下，若期间有按键按下，则立刻跳出等待执行后面的程序，反之，需要完整等候30ms再继续执行后面的程序希望通过3个示例能让大家对cv
校园学生防欺凌AI预警系统 YOLOv5
校园学生防欺凌AI预警系统通过在现场安装音频终端和摄像头，校园学生防欺凌AI预警系统实现对校园关键区域的全面监控。AI音频分析技术能够实时分析现场音频，捕捉到可能的欺凌行为中的敏感词汇或者异常声音，如争吵、哭泣等。一旦系统检测到潜在的欺凌行为，它将立即触发报警，并启动双向对讲功能，及时预警至值班老师
山东大学数字图像处理实验（一） 计算机学院
设计一个Sigmoid函数，实现对象对比度调整，并使得调整幅度可通过参数控制。使用opencv窗口系统的slider控件，交互改变Sigmoid函数的参数，实现不同程度的对比度调整。给定一张4通道透明图像a.png,从中提取alpha通道并显示，并用alpha混合，为a.png替换一张新的背景（背景
opencv-python实战项目四：车牌识别
随着科技的不断发展，车牌识别技术在智能交通、安防监控等领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用OpenCV库来实现车牌识别功能。通过学习本项目，您将掌握如何通过opencv以及ocr字符识别来进行车牌定位与识别。
OPenCV高级编程——OPenCV边缘检测技术详解
代码示例中，我们展示了如何使用OpenCV的Canny和Sobel算法进行边缘检测。Canny算法由于其多阶段处理过程，通常能够提供更准确、更连续的边缘检测结果，适用于对边缘检测要求较高的场景。而Sobel算法则通过计算图像梯度来检测边缘，虽然简单，但在某些情况下可能不如Canny算法效果好，但它提
从零开始学cv-4：图像ROI提取
在上一章，我们学习了多种常用的图像编辑算法。接下来，我们将探讨如何利用OpenCV实现图像提取。本文旨在深入探讨如何高效提取图像ROI（Region of Interest，感兴趣区域）的技术。我们将从ROI的基础概念出发，详细介绍如何通过鼠标操作、图像处理技术以及编程实践，在Python中使用Op
加油站智能视频监控预警系统(AI识别烟火打电话抽烟) Python 和 OpenCV 库
加油站智能视频监控预警系统中的AI识别烟火、抽烟、打电话功能以及其合理的系统组网，为加油站的安全管理提供了全方位、多层次的保障。随着技术的不断发展，未来加油站智能视频监控预警系统还将不断完善，进一步提升加油站的安全水平，确保加油站能够在安全的环境下为社会提供能源服务。加油站作为存储和销售易燃易爆油品
【Opencv】在Visual Studio 2022和UE5上配置OpenCV的详细步骤
如果你使用的是OpenCV的Debug版本，那么你需要链接到带有d后缀的库文件（例如opencv_world451d.lib），而对于Release版本，则应该链接不带d后缀的库文件（例如opencv_world451.lib）。在“库目录”中添加OpenCV的lib目录路径，如C:\opencv\
机器视觉AI场景为什么用Python比C++多？
选择 Python还是 C++ 取决于具体的项目需求和应用场景。如果注重开发效率、快速原型设计和丰富的库支持，Python 是一个不错的选择；如果对性能要求极高或需要进行底层控制，C++ 可能更合适。在实际应用中，也可以结合两者的优势，使用 Python进行快速开发和原型设计，然后用 C++ 实现关
计算机视觉的应用36-人工智能时代计算机视觉技术在电力系统中的应用
在电力系统这个传统与创新交汇的领域，计算机视觉技术作为人工智能的重要分支，正逐步展现其变革潜力。2023年，几个前沿的计算机视觉模型——SAM（Segment-Anything）、YOLOv8、DINOv2等，凭借其卓越的性能和适应性，成为电力系统智能化升级的关键推手。本部分将深入探讨这些模型在电力
opencv-python实战项目六：全景图像拼接
opencv 图像拼接技术
AI：280-深入解析OpenCV中的数值计算与图像阈值处理：方法、优化与应用实例
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而阈值处理是其中的基础操作之一。阈值处理通过设置图像像素值的上下限，将图像分割成目标与背景部分。这篇文章将深入探讨OpenCV中的数值计算与图像阈值处理，结合代码实例，帮助你更好地理解和应用这些技术。
OpenCV图像处理——直线拟合并找出拟合直线的起点与端点
对轮廓进行分析，除了可以对轮廓进行椭圆或者圆的拟合之外，还可以对轮廓点集进行直线拟合。在 OpenCV 中，直线拟合通常是通过 cv::fitLine 函数实现的，该函数采用最小二乘法对一组 2D 或 3D 点进行直线拟合。对于 2D 点集，拟合结果是一个 cv::Vec4f 类型的向量，包含了直线
AI：274-深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用
在OpenCV中，定义ROI非常简单。通常可以通过切片操作或使用OpenCV的方法来实现。import cv2# 读取图像# 定义一个矩形ROI# 显示ROI在上述代码中，我们读取了一张图像，并定义了一个矩形区域。通过切片操作，我们提取了该区域并显示出来。本文探讨了ROI（感兴趣区域）在OpenCV
AI：275-使用OpenCV进行视频读取与处理的完整指南
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，广泛应用于图像和视频的处理。视频处理在诸多领域，如监控系统、运动检测、自动驾驶等，扮演着至关重要的角色。本篇文章将详细解析如何使用OpenCV读取和处理视频，并结合实际的代码
OPenCV高级编程——OpenCV常见的API及绘图知识详解
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，它提供了大量的图像处理、视频分析、对象检测等功能。本文将详细介绍OpenCV中常见的API以及绘图相关的知识，帮助开发者更好地理解和使用OpenCV。
AI：271-从安装到应用全面掌握Python与OpenCV的配置与高级功能
在某些情况下，你可能需要自定义OpenCV模块来满足特定需求。定义模块创建一个Python脚本来定义你的自定义模块。例如，import cv2# 应用自定义滤镜使用自定义模块import cv2# 读取图像# 应用自定义滤镜# 显示结果通过本文的介绍，你已经掌握了Python与OpenCV的安装配置
