OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在本文中，我们将为您提供在 Windows 操作系统上安装和配置 OpenCV 库的详细指南。我们将重点介绍 Python 编程语言的安装和配置步骤，以帮助您顺利开始使用 OpenCV 进行图像处理和计算机视觉项目。
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境（博主测试了两个系统下的安装基本相同），主要内容包括：
最近跑C程序，头文件中用到了OpenCV中的文件，找了很多篇OpenCV+VS的环境配置，发现如下这篇写的最为详细，特转载来自己的博客中留存，并附上原博客地址如下
根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
译者 | Serene 编辑 | 明明 【AI 科技大本营导读】在本文中，作者将利用微软的 Bing Image Search API 来建立深度学习图像数据集。Bing Image Search API 是微软 Cognitive Services 的一个组成部分，主要是帮助用户在视觉、语言、文本等手机应用和软件中应用AI。相比较，利用 Google Images 来构建自己的数据集是一个乏味且需要手动的过程，主要原因是因为多年前，谷歌关停了自己的图像搜索 API ，然而，我们需要的是一个通过查询能够
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。
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？
Windows下安装python2和python3双版本 Python2的Opencv的安装 Python整出的向下不兼容简直是败笔，无奈，还是要处理。 一直都在使用Python2，后来爬虫为了和team统一，使用上Python3。 现在上手图像处理的一下学习，不想用C++，Opencv有Python的接口，还是Python2成熟点，为了后续的出现问题少，还是用Python2吧。
最好安装opencv 2.几的版本(如2.4.13)安装的opencv3 的老是出现no modules的错误，换成2.几的就好了
OpenCV 是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows、 Android 和 Mac OS 操作系统上。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 目前主要用 C++语言开发，它的主要接口也是 C++语言封装，但是依然保留了大量的 C 语言接口。该库也有大量的 Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本 2.5）的接口。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于 C#、Ch、Ruby,GO 的支持
PyCharm是一种Python IDE，是Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。其本身可以在线上更新和下载库，但本文未使用，使用的是anaconda进行管理
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
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。
接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。
零、简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是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。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby、GO的支持。 简单理解OpenCV就是一个库，是一个SDK，一个开发包，解压后直接用就可以。 由于OpenCV网站及软件都更新了，博客也小小改了一下， windows 下OpenCV的安装部署详细教程
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是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。
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。
本章是设置 Python 2.7，OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后，我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
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
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使用XML和YAML文件实现的输入输出。 目标 本小节将回答以下问题： 如何使用YAML或XML文件打印和读取文本输入到文件和OpenCV？ 如何对OpenCV数据结构做相同的操作？ 如何为自定义的数据结构做相同的操作？ OpenCV中cv::FileStorage , cv::FileNode 和 cv::FileNodeIterator 的数据结构和使用方法。 源代码 C ++ 可以在原文下载源代码,也可以在
本附录显示了如何在 OpenCV 应用中设置 Pygame 库以及如何使用 Pygame 进行窗口管理。 此外，附录还概述了 Pygame 的其他功能以及一些学习 Pygame 的资源。
使用KNN算法进行图像分类实验，最后算法评价的准确率（Precision）、召回率（Recall）和F值（F1-score）如图所示，其中平均准确率为0.64，平均召回率为0.55，平均F值为0.50，其结果不是非常理想。那么，如果采用CNN卷积神经网络进行分类，通过不断学习细节是否能提高准确度呢？
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙，离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的，开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里，许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接，你会发现下载下来的这些数据，可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的，是以下
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。
近来由于需要用到 opencv 的SIFT特征，但是SIFT等功能已经移入了opencv_contrib 中，所以需要重新编译opencv和opencv_contrib。
python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
如何安装配置anaconda与Pycharm？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
前言：写这篇文章主要是介绍一下python的环境搭建和pycharm的安装配置，适合零基础的同学观看。这篇文章你会学到python的环境搭建和python比较好用的IDE pycharm的安装与基础配置。
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
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。
Windows安装官方介绍：https://gocv.io/getting-started/windows/
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
圣诞前夕，opencv悄悄发布了3.4版本，和3并没有很大的区别，听说是优化了DNN，这个还没用过，正好换了电脑，新电脑上还没来得及配置opencv，昨天下午闲了，我是没想到一下子能编译成功的，因为之前用到sift的时候试了几次都不行，今天却是出奇的顺利，除了有一个小地方自己粗心填错路径之外，其他的都很顺利，因为没想到能配置成功，也就没有截图，我待会稍微重新截一次来写。
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装！然后在环境变量中添加
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。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(百度百科)。
一、所需软件 本教程需要一下软件： PyCharm 2017.2.3 （其他版本也可） OpenCV 3.3 Python 3 Windows 7以上版本 二、环境配置 Python3 和PyCharm的安装这里就不详述的，只需到对应的官方网站下载安装即可，需注意的是Python 要安装Python3以上版本。 注意：Python 3 安装完后，在命令行工具内输入python，若报错，则表明python 没有将python.exe 路径写入到系统环境路径中。加入即可。 这里要讲一下 OpenCV 的安装。
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
选自hackster 作者：MJRoBot 机器之心编译 本文介绍了如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。该项目不仅描述了识别人脸所需要的具体步骤，同时还提供了很多扩
主要知识点 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 AS2.2与OpenCV3.2集成 程序演示与代码 AS集成OpenCV3.2配置常见错误 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 OpenCV是图像处理与机器学习的计算机视觉开源框架，其SDK支持Java、C++、Python、支持在Win系统、Android系统、苹果系统上开发编程。OpenCV3.2是OpenCV的最新Release，包含了大量的缺陷修正与新API使用，一个例子就是在二值化的时候OpenCV2.x对于自动阈
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）。
OpenCV官方网站下载：https://opencv.org/releases/ （官网打开速度有点慢也许打不开，可选择网盘下载或GitHub下载）
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
第一步：下载python安装包 从python的官网（python下载地址）中找到最新版本的python安装包，点击进行下载即可。 需要注意的是，要选择与自己电脑位数匹配的安装包，32位的机器下载32位安装包，如果是64位的即下载64位安装包
github项目地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
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