考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
2011年12月微信3.5版本正式上线“扫一扫”二维码，历经9年蜕变，“扫一扫”从二维码名片到扫码支付、从小程序码到健康码，二维码已经成为一种生活方式，连接着数字与现实。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
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。
在许多计算机图形和图像处理应用中，颜色的RGB值是至关重要的信息。Python作为一种多功能的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以轻松地获取颜色的RGB值。本文将介绍如何使用Python获取颜色的RGB值，以及一些实际应用的示例。
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV库。 关于代码的编译，作者提供了CMakeLists.txt文件，同时支持Windows，Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV，其中有一段演示视频，可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章：《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
二维码被广泛的应用在我们日常生活中，比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活，同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多种多样，有QR Code、Data Matrix、Code One等，日常生活中常用的二维码是QR二维码，该二维码样式以及每部分的作用在图7-30给出。二维码定点方向有三个较大的“回”字形区域用于对二维码进行定位，该区域最大的特别之处在于任何一条经过中心的直线其在黑色和白色区域的长度比值都为1：1：3：1：1。二维码中间具有多个较小的“回”字形区域用于二维码的对齐，根据二维码版本和尺寸的不同，对齐区域的数目也不尽相同。
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像，本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现： 首先直接说一下工具上的缺陷： 1.1 该工具依赖的是 x86库，包括opencv 2.4.3 ，cholmod 1.6.0 都是32位的，32和64都会影响工具在处理影像时的性能，比如在处理索尼相机的照片时，分辨率是 6000*4000,20多张照片，在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核，16G内存)，处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块，直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题，应为opencv 底层设计到 GPU，CPU等指令，所以在其他机子上 运行，稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位： 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题，因为在处理小一点的图片时，是没有问题的。在处理所以相机时才会出现；但是当迁移到其他机子上的时候，当地环境是 200G的内存，任然会报出 内存问题，这个就不是内存问题了。然后网上查询，大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然，最后通过仔细的查看爆出来的原因，才豁然大悟，opencv底层调用到了cpu、gpu的指令，然后opencv对底层32/64的支持并不是很好，也就是说 在64环境下调用32 的指令，会出现不兼容的问题，从而导致频繁的爆出内存问题，到此为止，已经定位的差不多了，爆出内存问题只是表象，底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道： 既然问题已经定位到，那么解决之道又是什么，毫无疑问：从底层实现对64的支持，不依赖32位的相关东西。说白了就一句话：重新编译mosaic的所有依赖库，全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载： Opencv库的编译相对来说简单，通过Cmake直接可编译，问题是Opencv的源码获取比较麻烦，通过github获取，在git下载过程中时常会出现git下载失败，原因是github连接到了外网，会有网路断开等情况，所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的，需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序，直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码，这个比较好，一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成： 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下，Opencv 有区分 X86，X64 和 IA及RAM的编译，这个需要根据自己的情况进行选择，64位环境下一定选择 X64，因为我用的时候 Visual Studio 2010，所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本，然后点集 Configure，Generate，OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译： OpenCV 工程打开后，找到 ALL_BUILD工程，选择Debug/Release版本，右键build，这个工程只会生成对应的lib库和dll库，并不会生成头文件。 INSTALL工程，该工程首先会执行ALL_BUILD工程，然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录，复制指定头文件到 include目录，这个工程满足要求，右键 build ，工程执行完毕后会在install目录下生成include目录，bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库，Cholmod只是其中的一部分，而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发，没有针对Windows做 相关的操作，源码目录下不存在cmaketext.txt 文件，不能在windows下直接编译。难道要全部
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
app组件加载异常监控 软件异常监控常常直接关联到软件本身的质量，完备的异常监控体系常常能够快速定位到软件运行中发生的问题，并能帮助我们快速定位异常的源头，提升软件质量。在服务端的话，可以通过tomcat日志查看定位，在native开发的app中我们也可以通过各种异常监控工具去监控，但是对于混合开发的app来说，通过上面的方式就不那么容易做到了。通常混合开发的app通过webview本地加载html、js、css，如果发生错误，应该怎样去捕获并传送给服务器呢？前端错误日志传送给服务器很简单，在异常发生
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。
OpenCV在4.5.1中支持的了微信开源的二维码识别，通过检测模型与超像素模型分别实现了检测与预处理，然后基于ZXing实现了解码。当前还在扩展模块中，而且还需要DNN模型加持，模型虽小，但是也费电！好处是三行代码，调用简单：
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
往期目录 视频人脸检测——Dlib版（六） OpenCV添加中文（五） 图片人脸检测——Dlib版（四） 视频人脸检测——OpenCV版（三） 图片人脸检测——OpenCV版（二） OpenCV环境搭建（一） 更多更新，欢迎访问我的github：https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
今天在52CV交流群里有朋友问到矩形检测的问题，恰好前几天做了一个与此相关的项目，调研了一下相关的算法（期间被某带bug的开源代码坑了很久，为防止大家掉进坑里），就把我认为比较好的的一种开源实现分享给大家。
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
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。
本项目致力于探索和实现一种高度集成的机器人系统，旨在通过结合现代机器人操作系统（ROS）和先进的硬件组件，解决特定的自动化任务和挑战。一部分是基于Jetson Orin主板的LIMO PPRO SLAM雷达小车，它具备自主导航、地图构建和路径规划的能力；另一部分是Mycobot 280 M5机械臂，这是一个具有六自由度、工作半径280mm的紧凑型机械臂，能够进行精确的物品搬运和操作。
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多，一个是模型方面的差距，在一方面和OpenCV的定位有关系，OpenCV是一个综合性的视觉处理库，既然这么精准，那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
寻找和绘制轮廓是图像处理中常用的技术之一，用于识别、定位和分析图像中的目标区域。在 OpenCV 中，寻找和绘制轮廓可以通过边缘检测和形态学操作实现。本文将以寻找和绘制轮廓为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
WebAssembly是一种可以让C/C++这些非JavaScript语言编写的代码在浏览器上运行，是一种在web上运行二进制文件的技术标准。
OpenCV是一个基于BSD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，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等，如果我们要对有点的精度有更高的要求，就需要用到了亚像素级角点检测。其实在实际应用中可以看到，几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是（80，20），但是实际上是（80.223，20.789）。
本文介绍了如何为Caffe编译和安装OpenCV，以解决在Caffe中缺少某些功能的问题。首先介绍了如何下载和编译OpenCV，然后介绍了如何将OpenCV集成到Caffe中。最后，给出了一些示例代码和编译选项，以帮助读者更好地理解如何使用OpenCV和Caffe进行图像处理。
opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS上。由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效，并提供了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。是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。
厦门开始热了起来，那蚊子多得不得了，我睡觉的时候耳边嗡嗡作响， 常常想跟蚊子来个击掌 ，看来我的失眠有它的功劳。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/docker/dynamic_lib_in_docker_opencv/
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库，OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。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。
本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别，最早的场景文字检测是基于级联检测器实现，OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4.x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测，后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观，不再是鸡肋算法，是可以应用到实际场景中的。值得一提的是基于CNN实现场景文字检测算法OpenCV中采用了是华中科技大学贡献的模型，模型结构如下：
OpenCV绘制标记函数drawMarker()，作用是在给定位置绘制一个标记，以OpenCV4.4.0为例：
它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。
首先，OpenCV 有在ubuntu上安装的官方文档：OpenCV: Installation in Linux
这是第二次给大家推荐Github项目，上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器：媒体人自保攻略，今天介绍在Github开源的人脸识别项目，目前已经获得2000+的star，以后推荐Github项目会成为一个保留项，自己遇到觉着不错的就跟大家推荐，希望跟大家共同进步。
根据CSDN的一篇博客，应用OpenCV 进行图像拼接，类似与图像合并 博客地址：https://blog.csdn.net/xuyuhua1985/article/details/47155887 工程地址：https://github.com/YuhuaXu/ImageMosaicing 数据地址：http://pan.baidu.com/s/1nuFHBOt 1. 下载工程代码，下载测试数据 下载工程，用vs 2010以上版本打开，下载测试数据 2. 修改include，lib，及lib名称 2.1 首先编译工程发现不能找到库函数，查看工程配置文件发现 没有导入具体的lib名称 所以需要导入lib的具体库 2.2 导入后可以编译通过，但是debug直接不能启动，应用depend.exe 查看发现 opencv编译的是240库，其中好多的opencv库 缺失依赖，不能直接使用，需要重新编译 2.3 引用opencv 2.4.3 库，可以执行通过 3. 编译程序 编译程序，程序通过 4. 替换动态库并且执行文件 替换对应的动态链，程序可以执行，但是没有运行出结果，通过代码定位问题，发现在代码中会在d:/feature_tamp 目录下创建文件，但是我D盘下没有这个文件目录，我手动创建文件目录，再次运行，程序执行成功。 5. 原始图片 和 最终的效果图：
本文给大家分享一个电感元件定位实例，并附Halcon和OpenCV实现步骤和代码。
还有多少耿直boy和我一样在等待微信官方送上一顶圣诞帽？ 最后知道真相的我眼泪掉下来 （还蒙在鼓里的同学请在微信最上方的搜索栏自行搜索『圣诞帽』） 好吧，你不给，咱自己来，不就是个帽子嘛。 Pytho
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。该算法基于 Haar-like 特征模板，通过训练分类器来实现目标的检测和定位。 Haar 特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以 Haar 特征分类器为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测的基本原理、步骤和实例。
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。
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