OpenCV实战案例——车道线识别
方法：在图像中，黑色表示0，白色为1，那么要保留矩形内的白色线，就使用逻辑与，当然前提是图像矩形外也是0，那么就采用创建一个全0图像，然后在矩形内全1，之后与之前的canny图像进行与操作，即可得到需要的车道线边缘。TIPs:使用霍夫变换需要将图像先二值化。
零基础用一百行代码完成动态的人脸识别（opencv+python）
用opencv来进行动态的人脸识别
OpenCV实战（16）——角点检测详解
在计算机视觉中，兴趣点 (interest points) 也称为关键点 (keypoints) 或特征点 (feature points)，广泛用于解决对象识别、图像匹配、视觉跟踪、3D 重建等领域的问题。与其将图像作为一个整体进行评估，不如选择可以用于局部分析的点，以获得将该点应用于局部或全局的
Opencv项目实战：07 人脸识别和考勤系统
我们将学习如何以高精度执行面部识别，首先简要介绍理论并学习基本实现。然后我们将创建一个考勤项目，该项目将使用网络摄像头检测人脸并在 Excel 表中实时记录考勤情况。
图像分割 - 分水岭算法
图像是由x，y表示的，如果将灰度值也考虑进去的话，那么一幅图像需要一个三维的空间去表示。这样就可以把x，y轴比作大地，将灰度值的z轴比作地面上的坡度。因为图像的灰度值是不均匀的，那么也意味着这个地面也是坑坑洼洼的。那么试想一下，下雨的时候，由于地面是不平坦的，雨水会顺着高的地面流向地处。必然会导致有
【计算机视觉·OpenCV】使用Haar+Cascade实现人脸检测
人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸的外接矩形在图像中的坐标。使用 haar 特征和 cascade 检测器进行人脸检测是一种传统的方式，下面将给出利用 OpenCV 中的 haarcascade 进行人脸检测的代码。
AI必备技能-OpenCV基础讲解
未来随着5G技术的普及，整个世界也许看到的都是视频与图像，视频与图像数据都需要通过计算机视觉进行解析信息，读取理解，也有人说未来的世界将是像素主导一切的世界，这样我们就更加离不开计算机视觉等相关技术。OpenCV框架是计算机视觉领域最流行的框架之一,自发布以来，因为其免费开源收到了工业界与学术界广泛
【学习笔记】Yolov5调用手机摄像头实时检测(环境配置+实现步骤)
yolov5 调用IP摄像头 实时检测
Opencv——图像添加椒盐噪声、高斯滤波去除噪声原理及手写Python代码实现
我们将常会听到平滑（去噪），锐化（和平滑是相反的），那我们就会有疑惑？什么是噪声呢？图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量。噪声在理论上是”不可预测“的，所以我们只能用概率论方法认识“随机误差”
踩坑记录2——RK3588跑通YOLO v5+DeepSORT
上篇说到RK3588编译OpenCV, 这篇记录一下跑通YOLO v5+DeepSORT的愉(chi)快(shi)历程.
Win10 下编译 OpenCV 4.7.0详细全过程，包含xfeatures2d
在Win10下编译 OpenCV 4.7.0过程中，踩了几个坑，这里记录下来，供大家参考。
opencv+图像处理（GUI）1-0图像：创建加载显示保存关闭
opencv+图像处理，GUI操作：创建加载显示保存关闭图像
OpenCV实战——尺度不变特征检测器
无论对象是在哪个比例下拍摄的，不仅要对关键点进行一致的检测，而且还要计算与每个检测到的特征点相关联的尺度因子。理想情况下，对于在两个不同图像上以不同尺度表征的同一对象点，计算出的尺度因子的比率等于它们各自尺度的比率。已经提出了多种尺度不变的特征，本节将介绍 SURF (Speeded Up Robu
【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
【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
