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贾志刚-OpenCV学堂

三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台软件作者

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技巧 | C++中实现类似instanceof的方法

std 对象技巧指针 c++

C++有多态与继承，但是很多人开始学习C++，有时候会面临一个常见问题，就是如何向下转型，特别是不知道具体类型的时候，这个时候就希望C++ 可以向Java或者Python中有instanceof这个函数，可实际上C++中没有。但是别着急，其实C++中有两种简单的方法可以实现类似Java中的instanceof的功能。

2024-07-18

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MOWA | 多合一的图像畸变矫正模型

网络框架连接模型设计

在计算成像和计算机视觉领域，图像变形（IMAGE warping）至关重要，它是众多应用的基础，包括图像校正、图像矩形化、相机标定以及三维重建等。通过缩放、旋转和倾斜等过程对图像数据进行操作，可以实现不同视觉元素的无缝集成以及光学缺陷的校正。此外，在开发增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用时，图像变形也是不可或缺的，它有助于通过将纹理和图像精确映射到3D模型上，从而创建出沉浸式且逼真的环境。

2024-07-16

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汇总 | 深度学习工业缺陷检测技术与框架

异常深度学习框架模型算法

深度学习算法能够自动从大量数据中学习特征，无需人工设计复杂的特征提取规则，从而实现自动化检测。

2024-07-16

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只用半小时 | OpenCV手写图像模板匹配算法

算法 opencv self sum target

OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的，但是不是很好用，一个主要的原因是查找最大阈值，只能匹配一个，自己比对阈值，又导致无法正确设定阈值范围，所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的，简单易用，支持多尺度，跟多进程并行！

2024-06-12

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两种常见的人体姿态评估显示方式

模型 file image self settings

人体姿态评估中有两种常见的显示方式，分别是火柴人效果与BodyPix效果。其中火柴人效果本质就是基于关键点的深度学习模型推理以后的显示效果；Bodypix本质就就是语义分割模型，基于Deeplabv3+ 与ResNet34构建的一个人体语义分割模型。

2024-06-11

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图像编辑器 Monica 之图像涂鸦、裁剪、有趣的滤镜

开发软件算法编辑器架构

Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑器，使用 Kotlin Compose Desktop 进行开发基于 mvvm 架构，使用 koin 作为依赖注入的框架。

2024-05-31

1190

发paper必备的65个即插即用缝合模块！附下载

性能模型设计数据效率

当然不是！有了创新点只是开始，模型的编码、调试才是重头戏。很多小伙伴都是改了大量的模型和代码，实验结果却没有多少提升，白白耽误投稿时间。

2024-05-31

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OpenVINO与TensorRT部署YOLOv10对象检测

内存深度学习部署对象模型

如果不指明opset=11或者12，默认opset=10导出的模型推理时候会非常的慢。指定opset=11以后，导出的模型结构如下：

2024-05-28

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YOLOv10模型结构详解与推理部署实现

部署模型源码 int model

然后快速的看一下相关的文档，发现YOLOv10 相比YOLOv8有两个最大的改变分别是添加了PSA层跟CIB层

2024-05-28

1.7K0

案例 | 基于OpenCV实现圆检测与面积计算

opencv 工具软件工作流数据统计

导出算子工作流文件以后，通过OpenCV实验大师的Python / C++ SDK 引擎库可以轻松集成到上位机，演示如下：

2024-05-28

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OpenCV4.8 Java SDK实现YOLOv5模型部署

sdk 部署模型配置 java

Java 开发的IDE，推荐选择IDEA这个，真的比较好用，我下载的是社区版，免费可用。

2024-05-17

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CVPR2024 | YOLO-World 检测一切对象模型

测试对象模型网络 yolo

YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型，成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求，同时具有杰出的性能指标，是新一代的开放动词对象检测模型。

2024-05-11

1.5K0

PyQt5中使用图元实现高效绘制场景

qt pyqt5 对象架构框架

Qt图形视图框架(Qt Graphics View Framework)支持开发快速高效的2D矢量图形场景。场景可以包含数百万个对象，每个对象都有自己的功能和行为。通过使用 PyQt 的图形视图，您可以在 Python 中访问这个高性能的图形层。无论您是将矢量图形视图集成到现有的 PyQt 应用程序中，还是只是想要一个强大的 Python 矢量图形界面，Qt 的图形视图都是您正在寻找的。

2024-05-10

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工业异常检测视觉大模型AnomalyGPT来了

测试工程师模型数据异常

异常GPT是第一种基于视觉大模型（LVLM）的工业异常检测方法，该方法可以在不需要手动指定阈值的情况下检测工业图像中的异常。现有的工业异常检测方法只能提供异常分数，需要手动设置阈值，而现有的视觉大模型无法检测图像中的异常。异常GPT不仅可以指示异常的存在和位置，还可以提供有关图像的信息。

2024-04-30

1.1K0

OpenCV实验大师v1.02 版本发布与安装指南

对象工具软件模型算法 opencv

“工欲善其事必先利其器”。OpenCV实验大师工具软件( OpenCV Experiment Master Toolkit Software 简称OEMTS)是一款支持在Win10/Ubuntu/JetsonNano/Orin上部署，针对数字图像处理与计算机视觉技术方向的算法流程设计工具软件。OEMTS帮助老师更好的设计教学案例与算法演示，通过嵌入计算机视觉领域必备知识点案例教学与算子支持，保证学生的学习更加有的放矢，更好培养合格机器视觉领域的技术人才。OpenCV实验大师工具套件主要特点包括

2024-04-26

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Windows 下使用 CMake + Visual Studio 2022 编译 OpenCV 4.8.1 及其扩展模块

opencv windows cmake 编译源码

目前维护的某个项目是在 Windows 下运行的，并且使用了 OpenCV 4.5.2 版本。

2024-04-24

1.5K0

ZXING+OpenCV打造开源条码检测应用

开源 opencv zxing 编译源码

ZXing-CPP是一个用C++实现的开源、多格式一维与二维条形码图像处理库。它最初是从Java ZXing库移植而来的，但经过进一步开发，现在在运行时和检测性能方面有了许多改进。它可以读取和写入多种格式的条形码。包括工业DM码、RQ码、以及其他常见的各种一维条形码。具体支持全部条码格式如下：

2024-04-19

1.1K0

基于YOLO-World零样本实现自定义对象检测模型从生成到部署推理

yolo 部署对象框架模型

最新版本的YOLOv8框架已经集成支持YOLO-World模型，只要运行下面的命令行：

2024-04-15

1.2K1

论文 | AKConv魔改YOLO8网络轻松涨点

卷积神经网络计算机视觉论文模型网络

2023年底出现了一篇论文介绍了一种新的卷积网络结构AKConv，它是可变形卷积网络结构的基础更进一步，实现了一种更加随机的卷积结构与参数选择的卷积神经网络结构，效果比DCN更加厉害，但是随着卷积窗口的增大，参数量却比DCN要少很多，图示如下：

2024-04-02

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实验大师C++工作流引擎SDK开发指南

科技 c++sdk 工作流开发

基于OpenCV实验大师工具套件设计的算法流程支持保存为*.vm格式的算法设计文件，该文件通过对应的OpenCV实验大师工作流引擎 C++ SDK可以完成单独部署与执行，帮助学生完成课程设计，提升编程能力与动手能力，解决实际工程问题，做到学以致用。OpenCV实验大师工作流引擎 C++ SDK 与OpenCV实验大师工作流设计软件的关系与应用场景如下：

2024-04-01

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