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。
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。
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。
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。
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、
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-
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
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！ 未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！ 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！ 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！ 01 《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著，吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 为期半个月的冬奥会即将落下帷幕，在冰雪健儿热情展示平时训练结果的同时，你心中是不是还有谷爱凌的1620高难度动作，以及俄罗斯三娃（K宝瓦利耶娃、谢尔巴科娃、特鲁索娃）的超美舞姿…… 是不是还没有看过瘾呢？ 谷爱凌在比赛中 K娃瓦利耶娃在比赛中 她们在比赛的同时，也给我国的滑雪等冬季运动项目的普及带来了非常好的宣传推广。 据统计，本届冬奥会创下了收视率新高，受到了国内外的一致好评，除了中国运动健儿获得的金牌外，更多的是绚丽的画面、精彩的比赛瞬
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。
很高兴能有机会在LiveVideoStock做有关于FFmpeg深度学习模块相关内容的技术分享。
允中 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 注意！你的深度学习框架有漏洞！ 这个警告来自360安全实验室（Qixue Xiao、Deyue Zhang）、佐治亚大学（Kang Li）
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
来源 |量子位（QbitAI） 整理 |苏锋 编者按： 目前，一大批科技巨头和创业公司将目光聚集在可进行自主深度学习的AI身上。无人驾驶汽车、机器人医生、机器投资者等产品或概念越来越热。普华永道认为，到2030年，AI将会向世界经济贡献15.7万亿美元。“AI”是2017年的热词，就像“.com”是1999年的时髦用语那样，每一个人都宣称自己对AI感兴趣。但是，AI的深度学习框架是存在漏洞的，这些漏洞可能导致的隐患你是否清楚？ “注意！你的深度学习框架有漏洞！” 这个警告来自360安全实验室（Qixue X
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
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。
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：
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
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
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
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。
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。
【新智元导读】 Learning OpenCV 3 Application Development 一书的作者 Samyak Datta 在一次专访中解答了初学者对计算机视觉领域的一系列疑问，他的阐释在一定程度上勾勒了整个领域的鸟瞰图。 计算机视觉、机器学习和神经网络成为了计算机科学领域最受瞩目、研究最多的课题。我们很幸运地与Samyak Datta 进行了交流，他是“Learning OpenCV 3 Application Development”一书的作者。Samyak 今年秋天将进入佐治亚理工学校的
本定于2018年7月发布的OpenCV4.0再次跳票，昨天官方发布了OpenCV4.0-alpha，作为4.0正式版发布前的尝鲜，让我们一睹芳容！
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：
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
机器学习入门好文，强烈推荐 深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础 神经网络与深度学习 27种深度学习主流神经网络 三分钟搞懂深度学习：物体的识别和检测，以“找椅子”为例 ：代码和遇到问题后的解决方法 物体识别SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）：可以使用 图像物体分类与检测算法综述：数据图像收集 训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）：opencv 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）:ope
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
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 北京市交管局8月3日发布消息，警方今年增加了可拍摄“分心驾驶”违法行为的电子眼。 目前，全市共有1900余处“电子警察”可以对“手持方式接打移动电话、收发信息、观看手机视频、操作手机软件、通过车载电子显示屏观看视频节目以及长时间操作车载电子显示屏导航系统”等分心驾驶交通违法行为进行抓拍记录，并纳入执法系统。 其实，除了“分心驾驶”外，“疲劳驾驶”也是非常危险的一种行为。 提起疲劳驾驶，很多人不以为然，在驾驶机动车过程中困意袭来，总想着“再坚持一会儿就到站
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套深度学习推断引擎，支持各种网络框架，官方给出的说明是支持100多种网络训练导出的模型（100多种网络模型，无知限制了我的想象力）官方对这个工具包的主要特点总结如下：
分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
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
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
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 版本信息 首先必须要交代一下硬件跟依赖包的版本信息 -GPU -3050ti-Win10 x64-CUDA11.0.1-cuDNN8.2.x-TensorRT8.4.0.x-Python3.6.5-Pytorch1.7.1 然后我还下载了YOLOv5的最新版本，并测试通过如下： Python API配置支持 我把tensorRT解压在D:\TensorRT-8.4.0.6 目录结果如下： 首先输入
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。
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。
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
大家好，过去的十多年时间，本人一直从事图像处理跟视觉相关的开发与技术培训工作。在此过程中深深感受到OpenCV教学领域缺乏一款好的教学工具软件，它可以帮助高职院校老师减轻备课压力、提高工作效率、提升教学效果，特别是对各种图像处理、分析、测量等机器视觉常见算子熟练掌握与使用，更加高效有针对性的培养机器视觉人才。因此本人从2021年底开始策划启动，前后花了一年多的时间开发完成了一款机器视觉教学平台软件，借助它，高职院校再也不用担心开设OpenCV视觉课程没有硬件、没有软件、没有案例、无法检查学生掌握程度等现实问题。
转载自丨3d tof 原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频数据。其主要功能包括但不限于以下几个方面：
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