【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
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
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
使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。
图片表情识别是所指从等价的动态影像或静态录像中的分离出来特定的眼神稳定状态 ，从而确认被辨识单纯的认知焦虑，构建计算机系统对图片眼神的解读与辨识 ，彻底转变人与计算机系统的的关系，从而超过更佳的嵌入式。因此，图片表情识别在精神病学、智能机器人、人工智能监视、虚拟实境及制备动画电影等各个领域有相当大的潜在应用于商业价值。
OpenCV图像项目中，圆的检测很常见。 例如：检测烂苹果的个数，寻找目标靶心，人眼，嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
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 直线拟合原理 给出多个点，然后根据这些点拟合出一条直线，这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合，如下图所示: 但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候，最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了： 原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响，于是一个聪明的家伙出现了，提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法，这样就避免了翻车。根据高斯分布，离群点权重应该尽可能的小，这样就可以降低它的
二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下：
经常用到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作，因此记录以备后续使用。本文代码中的阈值条件对图片没有实际意义，仅仅是为了测试。
当今世界，随着科技的不断进步，生物识别技术已经成为了安全和身份验证领域的热门话题之一。如：人脸识别，指纹识别，虹膜比对，掌纹识别等。其中，掌纹识别技术作为一种生物特征识别方法，因其高度精准和高度安全性而备受关注。在这一背景下，越来越多的应用领域开始采用掌纹识别技术，包括金融、安全、物流和智能门禁等。本文将介绍如何在X86架构的嵌入式系统上部署一个开源的掌纹识别算法。
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
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！
名叫Adrian Rosebrock的程序猿，写了份事无巨细的教程，从构建数据集开始，一步步教大家用AI分辨真人和照片，精细到每行代码的用途。
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）。
这个问题是谁问我的我已经不记得了，刚开始的时候他发了这张图像给我，让我给他看一下，我当时告诉他转换一下色彩空间提取就好啦，后来我记得他在微信上有问了我一次，今天我整理文件看到这张图又想起了，感觉他问了我好几次我都没回复挺不意思的，但是我实在不知道他是谁了，微信上消息太多，早已经把他淹没了，加之我记忆力退化严重，思来想去只好写篇文章告诉他，我回答了！如果看完感觉对你也有用，点在看支持即可！
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。
前面我们学习了轮廓提取，正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像，这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
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。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形，检测效果如下：
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
作为一名人工智能之计算机视觉的技术博主，最常被问到的莫过于「如何入门CV」了。 今天，给大家双手奉上一份保姆级 CV 学习路线。但是，这个保姆级不是形容这份指南有多详细，而是这是一份考虑到不同基础受众和求职环境，一份非常贴心的学习路线。 如何系统的学习 入门CV最忌讳的就是一开始就猛啃高深的理论。你不仅会看的一头雾水，还会积极性受打极大打击。头两个月从实战和调包入手，背后的原理大概知道就好。 理论的学习和项目实战尽量一起进行，单纯地啃理论很容易“阅后即焚”。 CV可以速成，但是过程会很痛苦，而且底子会不
编者注 作者做图像类相关APP的视觉设计，已有3年多时间（2012.5-2013.11魅拍，2013.12-2015.8天天P图），其中大部分时间在做提升女性照片美貌度的相关功能。“在评价一个女性好看不好这件事上真的是个人喜好占主导地位么？如果不是，那什么样的容貌大众都会觉得好看？”这个问题我思考了很长一段时间，也断断续续查阅了相关论文资料，在此把我收集到的一些观点和自己的一些思考写在这里。本人非心理学进化学专业人士，水平认知都有限，欢迎指正。 网上经常能看见网民打口水仗，一拨人说某网红照片好看，另一拨人说
原文链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。
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。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型（各个坐标系），这些坐标系之间的转换参数就是相机参数，求解参数的过程叫做相机标定（摄像机标定）。建立立体视觉系统所需要的各个坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、以及图像坐标系（物理和像素坐标系）。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是： 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorflo
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。 目前入门CV的常用套路就是： 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorf
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。
又一个被“攻破”的生物识别技术。 日前，德国著名的白帽黑客组织“混沌计算机俱乐部”（CCC）发布一段视频。视频中，在一张偷拍所的人脸照片上，一名黑客将一枚隐形眼镜放在照片中的人眼处，然后将之对准放在电
这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。下面是各参数的介绍：
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
（2017年12月5号Google更新了Android8.1的CDD） 如今，基于生物识别的解锁模式几乎仅通过错误接受率 (FAR) 指标（即模型错误地接受随机选择的有误输入的概率）进行评估。虽然它是很有用的测量指标，但它无法提供足够信息来评估模型抵御针对性攻击的效果。 Android 8.1 引入了两项与生物识别解锁相关的新指标，旨在帮助设备制造商更准确地评估设备安全性： 冒名接受率 (IAR)：生物识别模型接受意图模仿已知良好样本输入的概率。例如，在 Smart Lock 可信声音（语音解锁）机制
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
任何眼动跟踪器所必需的事情之一是准确跟踪眼睛中心。这简单的可以理解为先找到了你最感兴趣的区域。方法是用图像梯度和点积来创建理论上在图像最突出的圆的中心处最大的函数。
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用，文中提到过因为手机拍的照片，部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。
本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
与生活中的许多事物一样，颜色偏好是一种非常内在的，独特的人的品质。有一种最喜欢的颜色，但更重要的是，愿意说对拥有的许多东西都有一个首选的基调。例如，喜欢鞋子的特定颜色，另一个适合的手机壳，在拍摄照片时倾向于某些颜色。
MediaPipe的人脸landmark提供了468个点位的人脸点云数据，这些数据的编号图示如下：
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