后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：
以前装OpenCV都是在自己物理机编译安装，最近部署深度学习模型需要用到OpenCV，但是模型要部署在服务器上，而服务器有很多人一起使用，不能安装在系统环境中(主要我也没有权限安装)，有种方案就是在 docker 里面装一个 OpenCV 进行调用。讲道理，我只在 docker 里面装过 web 应用，OpenCV 这种不需要端口映射的还是第一次装，所以就记一下吧。
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
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 首先确定咱们的目标： 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标，我们可以确定以下操作步骤： 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件，集成到基础镜像中，得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步：准备好docker
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图： 📷 如果您已看过《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成docker镜像，所以咱们的目标被设定为下面三项： 开发出java版的物体识别应用 将此应
如果我们环顾房间，我们会看到大量的物体，每一个都很容易区分，并有自己独特的边缘。我们区分物体的先天能力部分来自于我们的视觉系统检测边缘的能力。检测边缘是视觉的一项基本任务，尽管没有它我们不会完全失明，但以前区分物体的简单任务将变得非常具有挑战性。电脑也是类似的，计算机要检测物体，首先需要识别边缘。
由于爬虫抓到了各种各样的文章，避免不了要处理文章中存在的图片，现在大家都追短视频去了，如果文字再不配成图文就更没人看了，这也正常。但是这样抓下来的图片多数都包含原站点的水印，如何把这些图片上的水印去掉，同时添加上自己站点的水印就是迫切需要解决的问题。
Devops和k8s的火热，越来越多的企业将docker运用到自动化运维中，不管是为了保证开发、测试、生产环境的环境一致性，还是和CI/CD工具的集成度，比如jenkins对docker或k8s的自动构建部署等，亦或利用docker进行自动化测试等
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
今天我们一起学习的是OpenCV中的图像的计算，在图像计算中，分为像素级运算和代数运算这两大类，今天我们借助OpenCV中的函数一起来看看这些运算。
上述的边缘检测算子都具有方向性，因此需要分别求取X方向的边缘和Y方向的边缘，之后将两个方向的边缘综合得到图像的整体边缘。Laplacian算子具有各方向同性的特点，能够对任意方向的边缘进行提取，具有无方向性的优点，因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的边缘，只需要一次边缘检测即可。Laplacian算子是一种二阶导数算子，对噪声比较敏感，因此常需要配合高斯滤波一起使用。
本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】，仅做学习分享。
图片验证码识别的可以分为几个步骤，一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现，这几个过程是：
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。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
如何低成本搭建ARM+ROS的硬件载体？本文将为读者提供一个全新的技术方案。全文分概述、硬件与底层、ROS搭建三个章节，敬请订阅。
镜像网站：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。
各位朋友大家好，我是CPP课题组的视觉工程师。这个系列的文章主要介绍计算机视觉尤其是OCR在经济类课题数据采集中的应用以及其实现方法。既是小教程又是学习笔记。
在上一节中，我们了解了基本的图像运算，这一节将了解在opencv将两张图片进行逻辑运算。逻辑运算在编程中较为常见的一种基本运算，在此不在进行赘述。我们首先了解一下opencv中的逻辑与运算，opencv中逻辑与运算与我们基本的逻辑与运算一致，也就是1 and 1为1，1 and 0 为0。我们可以通过一个小示例来直观的感受opencv的and运算方式。
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 简介 相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题：网上搜索OpenCV编译教程，按照教程一步步做，执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了？ 事实上，为了增强自身性能和避免重复造轮子，OpenCV使用了一些第三方软件库，例如FFmpeg，oneTBB和ADE等等。在OpenCV构建过程中，根据用户的选择，CMake脚本会实时的从GitHub下
相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题：网上搜索OpenCV编译教程，按照教程一步步做，执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了？
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术，透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用，主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
首先，在阅读本文之前，需要注意以下几点： 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的，能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个
在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理，然后继续探讨不同的应用/场景，也就是图像处理的用武之地。开始吧!
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
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
以一个例子开头，大部分刚接触 Docker 的同学应该都会这样编写项目的 Dockerfile，如下所示：
最近依赖策略：如果一个项目依赖相同的groupId、artifactId的多个版本，那么在依赖树（mvn dependency:tree）中离项目最近的那个版本将会被使用。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。
最近经常被要求手机拍摄考试卷，但是拍摄完之后，跟实际的黑白考试卷有很大的色差，打印出来之后背景就变成了灰色，看着很不舒服。于是我想起了好久以前，我用过的一个软件叫全能扫描王，发现它里面是有去除这种文本底色的功能的，但是有时候也很坑！我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下：
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/89762125
Kubernetes 在 v1.20.0-rc.0版本中弃用了 kubelet中对Docker引擎的支持，对于 dockershim也将在下个版本中弃用。
Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明，这是一个多阶段算法，我们将经历每个阶段。
最近Reddit上一个小哥发帖，借助深度学习技术，随着手指的移动，可以在屏幕上隔空绘制图形，可以实现了这样的一个效果。
Podman 是一个开源的容器运行时项目，可在大多数 Linux 平台上使用。Podman 提供与 Docker 非常相似的功能。正如前面提到的那样，它不需要在你的系统上运行任何守护进程，并且它也可以在没有 root 权限的情况下运行。
写好node代码后，打包进docker发现镜像非常大，下面方法有助于构建一个一个体积小很多的镜像;
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
pycharm的安装很简单，在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装，没什么难度。
最近总能看到群里有人问最新的Sci-Hub地址，或者压根不知道这个，求助文献下载的，小编就旧文新发一遍，方便大家下载文献，下载英文文献基本不需要再求人了，中文也基本没什么问题。
对于视觉工程师而言，这当然是个小问题。可术业有专攻，不一定每个程序员都懂 AI 算法，那肯定就有一种方法把算法当成一个黑盒子，处理好输入输出就好了。
OpenCV全称Open Source Computer Vision Library。是一款开源的计算机视觉和机器学习的软件库，他设有许多的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。这里就介绍一下如何利用镜像地址在pycharm环境中安装python接口的OpenCV
本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/13223767.html
我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。 没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
