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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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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

3160

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

2330

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

1.2K0

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

7960

OpenCV中C++11 lambda方式像素遍历

c++opencv lambda 遍历变量

C++11中引入了lambda表达式，它支持定义一个内联(inline)的函数，作为一个本地的对象或者一个参数。有了lambda表达式，就可以很方便的使用stl标准库，它的标准语法如下：

2024-03-21

1130

避坑指南 | OpenCV4中这个函数慢到让你怀疑人生

opencv 遍历测试函数性能

我最近在测试OpenCV实验大师软件平台，发现一个奇怪的现象，就是我只要用下面这张图像以后，我的轮廓分析算子运行时间就会慢的让我怀疑人生：

2023-11-22

1540

基于OpenCV实现找圆与亚像素测量

c++opencv 工具开发效率

首先看一下流程，然后再看一下各个步骤的输出与最终结果。本例是基于OpenMV实现演示与导出。

2023-09-11

3520

Jetson Nano上运行OpenCV C++

c++opencv 编译入门源码

做一个CMakeLists.txt文件，内容如下，自己看看，注意一下，我的OpenCV4.5.4版本是我重新编译，支持CUDA的版本。cmake直接编译吧

2023-08-23

3640

实战 | YOLOv8+OpenCV 实现DM码定位检测与解析

opencv 部署对象模型数据

YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的设计优点，全面提升改进YOLOv5的模型结构基础上实现同时保持了YOLOv5工程化简洁易用的优势。

2023-08-22

1.2K0

OpenCV中YAML配置文件读写使用演示

opencv fs yaml 函数数据

我们在做OpenCV开发的时候经常需要把算法在一些场景下的调试好的参数作为默认值保存然后自动加载，然后在默认值的基础上根据需要适度调整。OpenCV中支持把参数保存为TXT格式的YAML文件，实现类似XML与JSON的参数文件读写，主要是基于FileStorage这个类完成。

2023-08-22

4560

利用 OpenCV二值分析找划痕

深度学习 opencv 函数计算机视觉统计

其实很简单，只要如下几步，已经给大家画好了流程图跟每步使用的OpenCV算子，直接按图索骥即可得到最终结果。

2023-08-22

2570

MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别

opencv 手势识别 image 程序视频

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。

2023-08-22

1.6K0

本人开发 | 零代码从模型训练到部署软件平台发布啦！

深度学习图像处理 opencv 编程算法

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。

2023-01-04

7510

十种主流模型C++部署演示

qt opencv gpu tensor yolo

虽然小编本周一直是摸鱼工作状态，但是完成了最后一种模型推理支持，实现十种主流模型推理部署封装：

2023-01-04

9950

TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

pytorch c++python opencv

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 torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习： - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet- SSD- KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下：最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的

2022-10-10

8050

YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7在TensorRT推理速度比较

c++腾讯云测试服务深度学习 pytorch opencv

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引言这个周末两天把YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王，如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃，YOLOv7模型太多让人眼花缭乱，对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5，实测一言难尽，到处都是坑！测试方式我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当然是用各种官方的脚本导出ON

2022-09-27

6.4K0

YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理

opencv c++深度学习 pytorch

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引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下： python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on

2022-09-23

5.8K0

YOLOv5新版本6.x 自定义对象检测-从训练到部署

opencv c++腾讯云测试服务深度学习 pytorch

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安装与测试最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包： https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t

2022-09-20

1.5K0

OpenCV4.X CUDA编译与加速全解析

opencv 人脸识别深度学习打包图像处理

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

2022-09-07

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