现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
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
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。
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
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
【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
OCR表面上看起来很简单。虽然计算机视觉领域已经存在了50多年，但研究人员还没有创建出高度准确的通用OCR系统，仍然有很长的路要走。
文章：Calibration Method of the Monocular Omnidirectional Stereo Camera
ArUco标记是一种基于二维码的标记，可以被用于高效的场景识别和位置跟踪。这些标记的简单性和高效性使其成为机器视觉领域的理想选择，特别是在需要实时和高精度跟踪的场景中。结合机器学习和先进的图像处理技术，使用ArUco标记的机械臂系统可以实现更高级的自动化功能，如精确定位、导航和复杂动作的执行。
斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学影像中或质量检测领域，我们需要从一些X光图片或普通光学照片中提取一些具有特殊意义的斑点的数量和坐标信息。
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选择任意一张人脸框选显示结果，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：
文章：Computer Vision in Automated Parking Systems: Design, Implementation and Challenges
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。
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。
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。
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。
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！
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
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。
有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
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。
最近遇到一个项目需求，需要进行拍照，并且识别图片中的文字，其实该项目也可以改成其他图像识别，比如人脸识别、图像分类等。
Blob是图像中一组相连的像素，它们具有一些共同的属性（例如灰度值），Blob检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤，它就是SimpleBlobDetector，让我们看一个简单的例子：
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题，并制作了如下的流程图。
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。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
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
本文将利用OpenCV，Python和Ubidots来编写一个行人计数器程序，并对代码进行了较为详细的讲解。
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
处理图像不是一项简单的任务。对你来说，作为一个人，很容易看着某样东西然后马上知道你在看什么。但电脑不是这样工作的。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
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
霍夫变换是检测直线或者圆的一种比较简单的方法。霍夫变换检测直线是比较简单的，做完以后是一个二维平面上的许多曲线，通过统计平面上交点的个数，就可以得出哪些点事处于同一条直线上的。
昨天突然接到一个需求，识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急，比赛突然加的需求，只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了，采集数据标注数据训练模型都要花时间。
光学字符识别(OCR)场景中有很多特殊情况，比如噪声、脏污、倾斜、变形等，都会对识别造成影响。环形文字也是其中一种，我们通常不能直接识别它们，而是先将文字转换到水平方向，再做识别。如下图所示：
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征，例如轮廓，感兴趣的点或区域，对象的边界框或其他图像。 因此，处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像，还要显示有关其功能的其他信息。
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