2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
1.电极式眼动追踪：这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率，但需要接触眼球，因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
在本书的第一部分中，将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。 另外，您还将熟悉通用的术语和概念，以根据您所学的内容进行语境化，并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外，您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库，并且还将学习如何处理文件和图像，这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后，您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
在使用C++进行编程时，经常会遇到一些错误提示信息，其中之一是undefined reference to symbol错误。这种错误通常会在链接阶段出现，并且表明缺少对一个特定符号的定义。在本篇文章中，我们将探讨一个常见的错误信息undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayERKSt6vectorIiSaIiEE‘，并解释它的含义以及可能的解决方法。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
在广阔且不断扩展的编码项目领域中，那些将艺术与技术融为一体的人占据着特殊的地位。其中一个项目是从数字图像创建 ASCII艺术图——这一过程将普通图片变成 ASCII 标准字符的马赛克。这是探索计算机视觉和 Python 编程的一种有趣的方式。今天，我很高兴与大家分享一种简单而强大的方法，使用 Python 和 OpenCV 将任何图像转换为 ASCII 艺术图。
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
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）。
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。
原文地址：https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。
0、opencv帮助 Reading and Writing Images and Video 1、如何在python下用opencv同时打开2个摄像头？ 参考资料： opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法： 2、无法按space键保存图片：见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些，如果为1会导致按space键无效，因为来不及，
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
Python编程语言允许我们执行各种任务，所有这些都是在简单模块和短小精悍的代码的帮助下完成的。在Python的帮助下进行屏幕截图就是这样一项任务。
前几天在Python最强王者群【定时】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。
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。
虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景，以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。
Python 是一种功能强大的编程语言，具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy，它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow，它是Python Imaging Library（PIL）的一个分支。
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
本章是设置 Python 2.7，OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后，我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
博主最近由于项目需求，需要学习OpenCV，在查看并试验了几种语言之后决定用Python作为开发语言。刚开始学习也是各种网上找资料，但是网上的资料过于杂乱，最后还是觉得官方API最全面。所以博主梳理近期学习OpenCV官方文档的过程，并且用博客记录下来（官方文档的第一部分是关于opencv的安装，这里不做介绍，直接进入第二部分）。这篇博客先从OpenCV官方文档第二部分(Gui Features in OpenCV)开始，在这个部分官方文档给我们介绍了三个函数。
我想批量将一个文件夹下类似 P01_L01_abcdefg.bmp 的文件名为改为 abcdefg_P01_L01.bmp，其中 abcdefg 是7位的序列号，请编写 Python 代码。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
使用函数cv2.imread()读入图像。这幅图像应该和该程序代码在同一文件夹下，或者给函数提供完整的路径；第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
导读：图像是由若干个像素组成的，因此，图像处理可以看作计算机对像素的处理。在面向Python的OpenCV中，可以通过位置索引的方式对图像内的像素进行访问和处理。
前几天写了个实现特效的博客，感觉有点差强人意，只是简简单单的换背景应用场景不是非常多，今天就来实现一个更加复杂的特效“影分身”。下面有请我们本场的主演，坤制作人为我们表演他拿手的鸡你太美。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
预计在不久后的将来，人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界，它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。
在使用OpenCV进行图像处理时，有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程，该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象（在这个案例中为瓶盖）写出的字母。
在本章中，我们将学习如何将冷酷的几何效果应用于图像。 在开始之前，我们需要安装 OpenCV-Python。 我们将解释如何编译和安装必要的库，以遵循本书中的每个示例。
scikit-image是一个与numpy数组配合使用的开源Python包，在学术研究、教育和行业领域都可应用。
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）。
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
用Python跑有大量数据的任务的时候，启用多进程加速效果明显。但因为我之前在使用Python的多进程库时总遇到卡住的问题，后来对这块避而远之，总是用别的方法来加速。最近发现OpenMMLab的一些库提供了多进程并行的函数功能，简单好用。比如一个简单的toy例子，OpenCV读图像，resize然后保存，在8个CPU核的 Mac 上，加速比能达到3.4倍(45ms vs 13ms)，也就是以前要跑3个多小时的任务，现在1个小时就能搞定，省了不少时间，更多实际例子也证明了这个函数的加速效果，还是挺实用的。这里写个教程，希望也能方便到别的有同样需要的人，当然同类型的库应该也有很多，这里只是取一瓢饮。
本章将教您 OpenCV 的基本元素，并向您展示如何完成最基本的任务：读取，显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前，需要安装该库。 这是一个简单的过程，将在本章的第一部分中进行说明。
来源商业新知网，原标题：干货整理！10个Python图像处理工具，入门必看，提效大法 | 资源
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型，最好的降噪模型之一。
如果已经看过pillow库对图片进行处理，应该已经对图片处理有了解了（不了解的可以去看一下）。尽管pillow库在处理图片方面已经非常强大，但是和opencv功能相比，那完全不是一个量级的，opencv的应用非常广，图像处理、目标跟踪、识别等都有大量应用。
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