在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。在进行一些居家运动时，我们必须时刻保持高度的注意力集中，以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。
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
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
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
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 一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning)，主要是针对图像编辑，局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下： seamlessClone(InputArray src, // 输入的待克隆的图像，三通道InputArray dst, // 输入的克隆目标图像，三通道InputArray mask, // 遮罩层，大
本文主要介绍C++版PaddleOCR GPU版的使用步骤和测试时间对比(相对CPU)。
机器之心原创 作者：思 当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。 在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。 然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。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。
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 问题背景与描述 我这两天一直想把YOLOv5上加个训练的界面，把控制台的输出重定向到一个PyQT5写的界面上，然后我很顺序的写好了一个简单的测试，发现可以重定向了，一直实时获取输出了。代码如下： 然后我就写了个界面，让控制台显示到界面的texteditor中，我知道训练是一个长耗时的操作过程，所以我单独开启了一个QThread线程来完成，然后在线程中发送获取的控制台输出文本给界面主线程，完成界面刷新。以前我用QT C+
OpenCV2报错：Could not find the Qt platform plugin "cocoa" in "" 一.背景信息 二.错误现象 三.解决方法 一.背景信息 OpenCV是一个
前面我有几章是专门设置怎么读取视频操作的文章《C++ OpenCV播放视频及调用摄像头显示》，最近学完了一些形态学的基础操作及特征提取后，我们开始重新学习视频一操作，今天我们先来研究一下背景消除建模BSM。
我计划分享一些有趣的实战项目，或许达不到商用的级别，但是希望能在大家做项目的时候能够提供一些思路！如果对你有所帮助，给我点赞 & 在看，让我知道对你有帮助哈！
OpenCV本身提供了一些GUI方法，但使用起来仍有局限性。以C++为例，实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下，Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富，所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理，包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作，如直线、圆、矩形、椭圆的绘制，还有文字输入等。此外，还介绍了OpenCV中的绘图函数，包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制，以及输入文字的操作。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
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。
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。
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据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。
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。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
背景：今天我一个朋友问题，Halcon和OpenCV的全局阈值函数threshold实现结果不一样，怎么办？
这是一个来自OPenCV问答社区 - "answerOpenCV"问题，整编如下： （http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/） title：OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello there, For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
未佩戴安全带智能识别系统通过python+opencv网络模型识别分析技术，未佩戴安全带智能识别系统自动识别现场工地作业人员高空作业是否按要求佩戴安全带，未佩戴安全带智能识别系统不需人为干预自动抓拍告警同步提醒后台人员及时处理。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，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可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
OpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔创建，第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用在Stanley上，该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来，在Willow Garage的支持下，在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下，它被积极地继续进行开发。现在，OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的众多算法，并在日渐扩大。
矿井人员视频行为分析算法通过opencv+python网络模型技术，矿井人员视频行为分析算法实时监测人员的作业行为，并与安全标准进行比对，可以及时发现不符合安全要求的行为，预防事故的发生。接下来我们一起介绍下矿井人员视频行为分析算法中使用到的Opencv。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，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可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
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。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。
人员摔倒识别预警系统通过opencv网络模型技术，人员摔倒识别预警系统能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒，人员摔倒识别预警系统无需人为干预可以立刻抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，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可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
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。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。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。
河道垃圾自动识别监测算法通过python+opencv网络模型技术，河道垃圾自动识别监测算法对水面上的垃圾进行自动识别，一旦发现垃圾污染将自动发出警报。河道垃圾自动识别监测算法中选择opencv框架模型，接下来我们介绍下。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。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。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。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。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。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。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。
大津法（OTSU）是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》，源码也是用pytyon实现的，分析了一下其原理，这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。
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