导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCV DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV，消除神秘感，同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
由于在很多视觉项目的开发、研究过程中，经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。因此小凡在此简单总结一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的步骤，方便以后重装系统时快速查看参考。如有不到之处，还请批评指正。
这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题，那为什么不多设几个口呢？我还专门问了朋友，朋友说都知道排长队体验不太好，不过多开一个口，就要多雇几个人，不但要一直开工资，还要有保险等各类配套的保障类支出，用人成本很高，所以二者只能相互取平衡。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
如何学习OpenCV 一：学习OpenCV三个阶段 人工智能带火了计算机视觉的人才需求，作为计算机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎，市场需求大增，很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军，这其中很多人他可能懂应用编程，但是计算机视觉零基础，一般都是我要识别个什么，而且还有时间限制，一般都是一个月左右时间，急功近利的心态可见一斑，学了几个API之后看到了点效果就觉得OpenCV也没什么嘛，感觉跟我搞应用开发一样啊，很快上手啦，就在这个时候发现应用场景稍微有点改变，之前那一点点的效果也没有了，什
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库，同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。 但是，很多开发者还是编译中会遇到各种问题，被迫放弃！可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！ 软件版本信息：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 简介 相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题：网上搜索OpenCV编译教程，按照教程一步步做，执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了？ 事实上，为了增强自身性能和避免重复造轮子，OpenCV使用了一些第三方软件库，例如FFmpeg，oneTBB和ADE等等。在OpenCV构建过程中，根据用户的选择，CMake脚本会实时的从GitHub下
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。 1：OpenCV学习笔记 作者：CSDN 数量：55篇博文 网址：http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2：部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者：梦想腾飞 数量：20篇博文 网址：http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/category/159385
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
要想AI学的好，那就得linux系统用的好。放弃windows系统，只用linux系统是你学习AI，或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe，这也是大家在学习过程中，最让人头疼的两个环境。
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
大家学习OpenCV过程中可能最想知道的就是从哪里可以找到好的学习资料，今天就介绍一位多年计算机视觉与机器学习开发经验的博士，知名技术作者、写过超过1000+篇的OpenCV技术文章，通俗易懂，堪称OpenCV神人-Satya Mallick，他也是知名网站learnopencv的主人与唯一作者。怎么形容他都不为过，可以说是OpenCV案例代码大全、里面有很多很有参考价值的代码片段与学习案例，无论是初学者还是有经验的OpenCV开发者，看完之后都会从中受益。前提是认真看代码，如果还读不懂代码，建议先补一波基础知识比较好。什么也不多说啦！神人全部教程与源码的github地址如下：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 错误集锦 自从我在B站放置了免费课程之后，我也接受各种吐槽，受到广大OpenCV爱好者各种问题灵魂拷问，最
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的工具和函数，用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说，学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务，但通过合适的方法和实践，即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 要求： 找到下图的螺丝圆心并测量它们之间的距离，本人通过一通OpenCV简单的基础操作完成了整个流程！原图如下： 整个流程图如下： 各步运行名称与运行结果对比： 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择Pytorch框架！ Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐
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。它由一系列的C函数和少量C++类构成，同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
《学习OpenCV》将你置身于迅速发展的计算机视觉领域。《学习OpenCV》作者是免费开源0penCV的发起人，《学习OpenCV》为你介绍了计算机视觉，例证了如何迅速建立使计算机能“看”的应用程序，以及如何基于计算机获取的数据作出决策。计算机视觉几乎随处可见：安全系统、管理检验系统、医学图像分析、无人机等。它将Google地图和Google地球结合在一起，在LCD屏幕上核对像素，确保衬衫上的每一个针脚都完全缝合。OpenCV提供了一个简易实用的计算机视觉框架以及一个含有超过500种可以实时运行视觉代码的函数的综合库。《学习OpenCV》在每一章里教授任何OpenCV的开发者或热爱者如何在这些实战经验的帮助下迅速掌握该软件。《学习OpenCV》包括了如下内容：
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下：
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
就像许多开发人员一样，我也经常使用别人的工作成果（Medium 上的文章、GitHub 上的代码等），因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报，还可以让你找到志趣相投的人，在一个狭小的领域内得到专业人员的指教，并进一步加深你对研究领域的理解。
2017年8月3号OpenCV社区宣布了OpenCV3.3版本正式发布啦，这个是在OpenCV3.2发布八个月之后，OpenCV社区再次发布新版本，其官方的下载链接与说明见如下： http://opencv.org/opencv-3-3.html OpenCV3.3版本跟之前版本相比较，最显著的改动有如下： 把深度学习DNN模块从扩展模块中移到了主仓中，在OpenCV3.3 版本中可以无需编译即可使用，这也体现出OpenCV社区对深度学习等新技术态度与支持。 支持标准C++11库，这个对广大C++程序员来
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型 旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！ 如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方： 把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下： 论文与代码模型下载地址： https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络要素 在真正开始coding之前还是有必要交代一下神经网络基础，其实
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
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。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
智慧工地火焰烟火识别检测系统通过python+opencv网络模型算法分析技术，实现对现场画面中火焰烟雾进行7*24小时不间断识别，实时分析自动报警Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
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