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
和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样，想进行人脸判断，首先要有脸， 只要能靠确定人脸的位置，那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
新增了六个教程： OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件，相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块，检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法，然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码，展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型，AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
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。
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源， Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源，就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致：这么快就部署出来了，太牛了！让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran： 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
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
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。
-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：
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 作者：Tony沈哲 链接：https://juejin.cn/post/7079313321446506532 来源：稀土掘金 背景 今年自疫情以来，我都没有写过文章。一方面是疫情导致居家办公比较烦躁，另一方面最近有点懒了。但是工作还是要继续，趁这几天优化了一下最近的项目，我整理了一下如何使用 OpenCV 和微信二维码引擎来实现二维码的识别。 微信开源了其二维码的解码功能，并贡献给 OpenCV 社区。其开源的
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：
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。
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！
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
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。
OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成， 支持如下的模型重新训练，
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。
开始人类检测之前，我们要先获取一个特征数据。在opencv安装目录中，cv2/data文件夹，进入该文件夹后，里面全是特征文件，我们一般选用haarcascade_frontalface_default.xml。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇，在《JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测》一文中，实现了检测人脸并用方框标注出来，但仅框出人脸作用不大，最好是识别出此人的身份，这样就能做很多事情了，例如签到、告警等，这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤：训练和识别，接下来简单说明解释一下 先看什么是训练，如下图，用两位天王
新增了六个教程： OpenCV3 安卓应用编程 零、前言 一、设置 OpenCV 二、使用相机帧 三、应用图像效果 四、识别和跟踪图像 五、将图像跟踪与 3D 渲染相结合 六、通过 JNI 混合 Java 和 C++ OpenCV 即时入门 一、OpenCV 即时入门 Python 机器人学习手册 零、前言 一、机器人操作系统入门 二、了解差动机器人的基础 三、建模差动机器人 四、使用 ROS 模拟差动机器人 五、设计 ChefBot 硬件和电路 六、将执行器和传感器连接到机器人控制器 七、视觉传感器
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
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
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。
OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前
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。
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
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。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇，前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片，如下图，群众演员A的照片保存在E:\temp\202112\18\001\man，B的照片保存在E:\temp\202112\18\001\woman： 📷 照片准备好，并且每张照片的身份都已确定，本篇要做的就是用上述照片生成模
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
在本文中，我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。
智能图像水位识别监测系统利用OpenCV+yolo网络学习模型对河道江河湖泊等区域进行实时监测，当智能图像水位识别监测系统监测到水位刻度尺超标时立即抓拍。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，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。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。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测，当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时，系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员，让工作人员及时处理。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。
电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术，电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为，立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
在计算机视觉和图像处理中，将彩色图像按照连通域进行区分是一种常见的操作。通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。
大家学习OpenCV过程中可能最想知道的就是从哪里可以找到好的学习资料，今天就介绍一位多年计算机视觉与机器学习开发经验的博士，知名技术作者、写过超过1000+篇的OpenCV技术文章，通俗易懂，堪称OpenCV神人-Satya Mallick，他也是知名网站learnopencv的主人与唯一作者。怎么形容他都不为过，可以说是OpenCV案例代码大全、里面有很多很有参考价值的代码片段与学习案例，无论是初学者还是有经验的OpenCV开发者，看完之后都会从中受益。前提是认真看代码，如果还读不懂代码，建议先补一波基础知识比较好。什么也不多说啦！神人全部教程与源码的github地址如下：
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。
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 识别功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到，所以识别功能的代码最好独立出来，不要和预览、推流这些代码写在一起，如下图，识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在： 📷
本文介绍了KNN和HOG算法在手写数字识别中的应用，并通过实例演示了如何通过OpenCV和C++实现。首先，通过KNN算法对手写数字进行分类，并统计测试数据中的正确分类数量。其次，使用HOG算法提取特征，并将结果转换为OpenCV Mat格式。最后，使用KNN算法对测试数据进行分类，并统计正确分类数量。
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）。
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