OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
如何打造一个可微分的 OpenCV?如何将图像处理嵌入到训练流程中?你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列,旨在介绍单一项目,会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细,包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成,互补互充~
目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了,它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题,OpenCV 是不可微的,这意味着它更多的是做预处理等工作,而不能嵌入到整个训练流程中。
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。
最近一直在使用H743这颗料,主频跑400M,很多外设在使用时都开了DMA,性能杠杠的,推荐大家多使用。如SDRAM, QSPI,SPI等,H743里面DMA比较多,也较复杂,有DMA2D,MDMA, BDMA,DMA1,DMA2等等,使用时候注意区分。
图像在我们日常生活中,可谓是随处都可见。智能手机的普及,让每个人都可以很方便的完成照片或视频的拍摄。虽然当前在手机上裁剪图片很方便,但是如果需要处理大量的图像,手工处理可能是很漫长、枯燥。让计算机去处理成千上万的的图片编辑,是最高效的方法。这回介绍一下使用Python如何完成图像裁剪。
OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引,深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能,以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中,含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥,按技术方向进行快速上手和深入学习。
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别,基于几何特征的算法,对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取,校验通过;主要利用YCbCr肤色模型,通过连通分量提取算法定位人脸;对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域,再进行细化算法,找到其人脸坐标并提取出来;然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
医学影像是由磁共振成像(MRI),计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)等系统产生的。它们通常是三维的,有时还具有随时间或方向而变化的维度。除此之外还包含其他很多信息。这些信息和影像通常是通过几种专用格式存储的。
Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,其底层功能算法特点、运算性能以及编程需求等方面都具有显著的优势。然而,由于其功能强大,同时也需要一定的软件功底和图像处理理论。因此,如何快速掌握Halcon的应用技巧,成为Halcon应用者们关注的问题。
此文章是讲述在window下安装和配置VTK工具包的记录,Vtk,(visualization toolkit)是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C++构建的,包含有大约250,000行代码,2000多个类,还包含有几个转换界面,因此也可以自由的通过Java,Tcl/Tk和Python各种语言使用vtk。
随着 AI 技术快速发展,各种理论与实践层出不穷,它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域,从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者,在开始构建机器学习应用程序之前,从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务,日前,有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术,为机器学习开发者指明道路。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里,必然少不了计算机视觉技术的赋能! 未来已来,掌握计算机视觉这门技术势在必行! 本期书单整理了计算机视觉领域的10本佳作,它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作,也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派,更有大神毛星云的收官之作! 希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门! 01 《视觉:对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》 [美] David Marr 著,吴佳俊 译 原著豆瓣评分9
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开放源代码的计算机视觉库,它提供了一系列函数和算法,用于处理图像和视频。通过使用OpenCV,您可以进行各种计算机视觉任务,例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能,以及高级功能和模块,如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
Wolfram航天航空工程与国防解决方案的基础是用于数据分析、控制系统和其他计算的高级符号和数字功能,以及交互式2D和3D图形功能。它们都可以在最自动化、可靠的计算、开发和部署环境中协同工作。
将推理、场景分类、图像处理和视频回放增强之类的工作负载放到边缘设备(如智能手机)的CPU和GPU进行处理,会耗尽运行周期并缩短电池使用寿命。DSP编程越方便,您的应用就能更快地以更高性能和更低功耗运行
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 为期半个月的冬奥会即将落下帷幕,在冰雪健儿热情展示平时训练结果的同时,你心中是不是还有谷爱凌的1620高难度动作,以及俄罗斯三娃(K宝瓦利耶娃、谢尔巴科娃、特鲁索娃)的超美舞姿…… 是不是还没有看过瘾呢? 📷 谷爱凌在比赛中 📷 📷 K娃瓦利耶娃在比赛中 她们在比赛的同时,也给我国的滑雪等冬季运动项目的普及带来了非常好的宣传推广。 据统计,本届冬奥会创下了收视率新高,受到了国内外的一致好评,除了中国运动健儿获得的金牌外,更多的是绚丽的画面、精彩的比赛瞬
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具,可以为照片增添特效和个性化。在Java中,我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能,下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
这里有个细节:将计算的所有方向上的变化值平方和的最小值作为像素点的灰度变化特征值。为何是最小值呢? 分别对平均区域、边缘区域、角落区域进行计算,观察结果:
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容: 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
随着深度神经网络的发展,OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法,重点介绍示例程序和处理效果,目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解,提高读者对图像处理的兴趣。
为应用程序开发提供了各种常用的框架并且大部分框架与界面有关,本质上来说它负责用户在iOS设备上的触摸交互操作。如NotificationCenter的本地通知和远程推送服务,iAd广告框架,GameKit游戏工具框架,消息UI框架,图片UI框架,地图框架等等。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11773171.html
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。
本例程 是利用arduino IDE开发,关于arduino IDE 的esp32环境配置可参考:环境配置: 点击跳转
翻译:陈之炎 校对:王可汗、林夕 本文约1600字,建议阅读5分钟本文为大家介绍了 OpenCV 矩阵的官方教程。 矩阵的掩膜操作(mask)并不难。主要思路为:根据掩膜矩阵(也称为内核kernel)重新计算图像中每个像素的值。利用掩膜矩阵调整相邻像素对当前像素值的影响。从数学的角度来看,即是利用特定的权重值,对像素做一个加权平均。 测试案例 来看一下如何增强图像对比度的示例,按照以下公式重新计算图像各个像素: 第一种是利用公式做计算,而第二种是第一种使用mask来计算的简化版本。需要计算的像素对准掩膜矩
大家好,我是猫头虎。今天这篇文章将带领大家深入了解并完美解决libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile问题。这是很多开发者在处理PNG图像时常见的警告信息,我们将详细解析问题原因、提供解决方案,并附上实际操作的代码示例和命令。无论你是开发新手还是资深大佬,都能从这篇文章中受益匪浅。
Android 中的基本视图是 GUI 中通常直接使用的一些类,例如:字符区域、按钮、图像区域、图像按钮、进度条等。
要写好一个图像处理软件,仅靠自己看书是完全不够的,要多方面学习,借鉴前人的经验,要集思广益、多面出击。如今网络发达,图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或精力有限,在短时间内无法找到那些也许藏于角落里的金子。本人研究图像至今也历时7年,在慢慢的摸索和累积中也找到了一些相关资料,共享给大家学习。
伴随着人类社会历程的不断向前推进,先进的科技就一直承载着人类社会的进步,特别是近年来日渐成熟的AI技术,深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流,考虑到,图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉(CV)的重要基础知识,同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方,为此,小编决定新开一个专栏——opencv图像处理,期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们,当然,这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦,期待能够带给大家更多的快乐,我们,一直在前行。
OpenCV ( Open Source Computer Vision Library )是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具,能够处理图像和视频数据,实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域,并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。
准备11月份更一个新的系列,之前看的杨淑莹老师的《数字图像处理Visual Studio C++技术实现》,里面的代码都没来得及打,而且其是基于自定义的图像类实现的,这个系列就把所有例程移植为opencv-C++实现,也就是算法逻辑用C++实现,图像对象使用opencv自带的图像类。
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析;快速有效地原型化新算法;并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
Android 开发过程中为了实现代码的高效性,通常要调用本地c++代码,JNI是java语言提供的和c/c++相互沟通的机制,在使用opencv做图像处理时,通常要调用c/c++代码进行相关操作,将处理后的结果返回java进行显示或者其他操作。
翻译:陈之炎 校对:李海明 本文约2400字,建议阅读5分钟本文为大家介绍了OpenCV离散傅里叶变换。 目标 本小节将寻求以下问题的答案: 什么是傅立叶变换,为什么要使用傅立叶变换? 如何在OpenCV中使用傅立叶变换? copyMakeBorder() , merge() , dft() , getOptimalDFTSize() , log() 和 normalize() 等函数的使用方法。 源代码 可以到 samples/cpp/tutorial_code/core/discrete_fo
来源:专知本文为书籍推荐,建议阅读5分钟这本书提供了一个现代的,独立的介绍数字图像处理。 这本书提供了一个现代的,独立的介绍数字图像处理。我们设计了这本书,既供学习者使用,希望建立一个坚实的基础,也供寻找最重要技术的详细分析和透明实现的实践者使用。这是德语原版书的第三个英文版本,它已被广泛使用: 这本现代的,独立的教科书提供了一个数字图像的领域介绍。这备受期待的第三版的权威教科书的数字图像处理已完全修订,并扩大了新的内容,改进插图和教材。 主题和特点: 包含关于几何基元拟合,随机特征检测(RANSAC),
不同的工业相机提供不同的编程接口(SDK),尽管不同接口不同相机间编程接口各不相同,他们实际的API结构和编程模型很相似,了解了这些再对工业相机编程就很简单了。
【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
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】,原文链接:
模型搭建很重要 就算电机能够稳定控制但是模型搭建的不好 窗帘的打开和关闭都会受到影响
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