最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
之前听到过别人有说过Python只是一个玩具做不了大项目，我当时是嗤之以鼻的，不说豆瓣这样的公司采用Python做的网站，GitHub上那么多大项目都是用Python写的，怎么能说Python只是一个玩具呢。直到我参与维护一个Python项目。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
OpenCV4.5.4昨天早晨更新了，本文将简单介绍此版本更新内容，供大家参考了解。
涉及字符串，C开发人员使用char*，大部分C++开发人员会优先使用string，其实string也不是万能。接下来，我将介绍string无法取代char*的三个场景。
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 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息： GPU 1050TiCPU i7八代OS：Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
目前，机器人平台主要使用的程序设计语言为 C++。而 Tangram Vision 团队则认为，机器人平台应当选择更好和更合适的程序设计语言，Rust。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
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）。
从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，都是在记录图像中的每一个点的数值。
明厨亮灶AI智能分析盒通过python+yolov5网络模型分析技术，明厨亮灶AI智能分析盒能够迅速高效的识别口罩穿戴、厨师服穿戴、吸烟、厨师帽穿戴、后厨鼠害、玩手机识别等。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
从 C++ 转 Python 的时候，我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用 C++在 Linux 上编程，是 QT 库的重度用户。但刚开始用 Python 的时候，我却写得很烂。
截止至2020年8月，Qt的最新版本是5.15.0，但仍有很多资料是基于Qt4，为了避免大家误入歧途，所以写了这篇文章。
这两年，计算机视觉似乎火了起来，计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？生物医学、机械自动化、土木建筑等好多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是计算机相关专业的。当然，我也是其中一员。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
2020年第二篇技术文章，最近比较忙，事情比较多，搞了一个新的系列技术文章，还没有完整的搞好，抽空写一篇最近别人问我的事情！
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 引言 这个周末两天把YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王，如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃，YOLOv7模型太多让人眼花缭乱，对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5，实测一言难尽，到处都是坑！ 测试方式 我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当然是用各种官方的脚本导出ON
在C语言中，有三种类型的内存分配:静态、自动和动态。静态变量是嵌入在源文件中的常数，因为它们有已知的大小并且从不改变，所以它们并不那么有趣。自动分配可以被认为是堆栈分配——当一个词法块进入时分配空间，当该块退出时释放空间。它最重要的特征与此直接相关。在C99之前，自动分配的变量需要在编译时知道它们的大小。这意味着任何字符串、列表、映射以及从这些派生的任何结构都必须存在于堆中的动态内存中。
评价任何一门编程语言，都是招人骂的。永远是这样。就像是春寒料峭的季节，街上穿棉袄和穿单衣的擦肩而过，双方一定是同时在心里出现了两个字：“傻逼！”这个在心理学上有个专业的名字：叫做“二逼”现象！
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。
总的来说，C++的发展史是一个持续不断的演化过程，不断引入新的特性和改进，使得C++成为了一种功能丰富且灵活的编程语言。
Python 绝不想Java 或Ruby 仅仅是一门面向对象语言，事实上它融汇了多种编程风格
如果你想把Python嵌入C/C++中是比较简单的事情，你需要的是在VC中添加Python的include文件目录和lib文件目录。下面我们来看下如何把Python嵌入C/C++中。
机器之心原创 作者：思 当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。 在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。 然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
项目地址：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
Rust 作为新兴编程语言深受 Haskell 和 OCaml 等函数式编程语言的影响，使得它在语法上与 C++ 类似，但在语义上则完全不同。Rust 是静态类型语言，同时具有完整类型推断，而不是 C++ 的部分类型推断，它在速度上可与 C++ 媲美的同时，也保证了内存安全。
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。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。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 onnxruntime 推理python与c++支持 现象 最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器，然后导出ONNX格式，Python下面运行效果良好！显示如下： 然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的，我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。然后针对测试图像，代码与测试效果如下： transform = torchvision.transforms
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
前段时间偶尔的机会下在 Go 圈被这条新闻刷屏了（当然还有 Go1.14 发布）：
先来说明一下写这篇博客的初衷吧，由于前段时间在和一位大佬的交流之中，他提出了一个建议，说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的，有极大的利处，我就跟着bi站的老师（华清创客学院）开始学习，但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统，在进行代码撰写，我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒，怎么配置都不成，总有一些错误，最后在老师的指导下才配置好，所以，我就写了这一篇文章，希望能帮助到大家。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV单目相机标定，图像畸变校正 前言 之前对YOLOv5第六版分别在OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME 上做了测试，因为版本兼容问题，一直无法在TensorRT上做测试，我当时跑CUDA11.0 + cuDNN8.4.x时候给我报的错误如下： Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126Please make sure cudnn_cnn_infe
近日，在一份 19 页的报告《回归基础构件：通往安全软件之路》中，白宫国家网络主任办公室（ONCD）呼吁开发者使用「内存安全的编程语言」，比如 Rust 语言。报告指出，从一开始就选择内存安全的编程语言，是以安全设计方式开发软件的重要途径。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航。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。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。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。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
但是，当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！欢迎微信关注公众号“智能算法”，带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介：OpenCV全称是:Open Source Computer
[[[200 228 197] [200 228 197] [200 228 197] ... ... [200 228 197] [200 228 197] [200 228 197]]]
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构建一个从不崩溃或挂掉的渲染引擎几乎是不可能的，构建一个完全安全的渲染引擎也几乎是不可能的。
今天小编要跟大家分享的文章是关于Linux上错误段的核心转储问题。喜欢Linux操作系统，对Linux感兴趣的小伙伴快来看一看吧，希望通过本篇文章能够有所收获。
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