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
重新写了一下图像色彩空间相关的知识，希望给大家多一点背景多点了解，不说别的，看完了肯定会涨知识。
版权提示：本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059，素材也都取自这里，本文仅做部分修改。
最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置，对原图做透视变换、仿射变换，得到矩形棋盘；利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子；借助于机器学习识别棋子，最终得到对弈局面。
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
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。
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。
本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。更多的是需要用户绘制出跟踪目标的外接矩形或者外接圆，显然，这样显然会消耗比较长的时间，通常情况下是不可容忍的。所以利用边缘检测可以将矩形绘制简化为鼠标单击。
二维码被广泛的应用在我们日常生活中，比如微信和支付宝支付、火车票、商品标识等。二维码的出现极大的方便了我们日常的生活，同时也能将信息较为隐蔽的传输。二维码种类多种多样，有QR Code、Data Matrix、Code One等，日常生活中常用的二维码是QR二维码，该二维码样式以及每部分的作用在图7-30给出。二维码定点方向有三个较大的“回”字形区域用于对二维码进行定位，该区域最大的特别之处在于任何一条经过中心的直线其在黑色和白色区域的长度比值都为1：1：3：1：1。二维码中间具有多个较小的“回”字形区域用于二维码的对齐，根据二维码版本和尺寸的不同，对齐区域的数目也不尽相同。
最近我拜访了我的表妹，她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情，她的老师不能外出，他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法，她的老师和她都可以用它来学习音乐。想到这里，我在想，为什么不跳出键盘呢？让我们尝试凭空创作音乐？让我们的创意思维流动，进行这样的互动，让一个人只需在空中移动手就可以弹奏钢琴？！那时我决定制作“Air Piano”。
热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。
执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。
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
最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
膨胀和腐蚀被称为形态学操作。它们通常在二进制图像上执行，类似于轮廓检测。通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界，扩张放大图像中的明亮白色区域。侵蚀恰恰相反：它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小。 通常这两个操作是按顺序执行的，以增强重要的对象特征！
趁春光大好，去做你想做， 却未做过的事。 Excel作画 提起 Excel， 我们桌面基本都有这样一个图标， 通常它会被用来制表和做数据分析。 不过到了一位日本老人手中， 他就变成了神奇的创意工具。
之前有写一些利用opencv处理图像的内容，不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。
人工智能几乎触及了人类所知的所有行业和学科，文化艺术自然也不例外。Artrendex是一个由人工智能驱动的新界面，它和它的组件ArtPI，或将有望改变艺术被发现、展示和销售的方式。
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。
初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助。
一、 题目描述 测量所给图片的高度，即上下边缘间的距离。 思路： 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分，以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片
SILKYPIX Developer Studio Pro是一款强大的raw格式图像处理工具，可以轻松进行曝光、白平衡、锐化、色调、色彩、镜头畸变、降噪、旋转剪裁等处理。
Halcon中对应的例子为check_blister.hdev，用于检测药片包装中是否有错的药片或漏装的药片，检测效果如下：
闲来没事就逛逛 Github ，总能有意想不到的收获，这不又发现俩款神器，有了它就可以节省了很多开发时间，可以用来摸鱼了...
导读：程序要完成高级功能，首先要能够做到基本的加减乘除。本章从程序中变量的概念开始，结合之前学的输出函数和新介绍的输入函数制作简单人机交互程序，然后讲解最基础的加减法运算，自制简单计算器程序练手。
轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务：
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
在使用 OpenCV 进行图像处理时，cv2.findContours 是一个常用的函数，用于检测图像中的轮廓。然而，有时候我们可能会遇到一个错误提示："too many values to unpack (expected 2)"，这个问题通常是由于函数返回值的解包错误导致的。本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。
现实世界和投资世界（股票期货虚拟货币等二级市场投资）的运行规律是完全相反的。
论文：BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
在行哥使用mac这些天来，觉得mac最好用的功能就是聚焦搜索，在电脑上使用mac上command+空格 组合快捷键可以打开苹果系统的【聚焦搜索】功能，它可以通过搜索关键词来
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。
RCE(remote command/code execute)RCE漏洞，可以让攻击者直接向后台服务器远程注入操作系统命令或者代码，从而控制后台系统。
首先，我们需要了解的是，Go语言中的哈希值计算是通过哈希函数完成的。对于基本数据类型，例如int、float64和string，Go语言提供了内置的哈希函数。这些哈希函数可以将输入数据映射到一个唯一的无符号64位整数，这就是哈希值。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题，相关文章《整活！我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏！（附源码）》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》，一直也想在现在的基础上再加些东西，就考虑到使用图像读取了棋盘，生成对应的棋局再自动AI解题。
opencv版本： 3.0.0 处理验证码： 纯数字验证码 （颜色不同，有噪音，和带有较多的划痕） 测试时间 ： 一天+一晚 效果： 比较挫，可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理： 验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生，夹杂了很多干扰的噪音，所以加大了二值化的难度。以及轮廓追踪的不好协调。 操作过程大过程有以下几个：
先求出两个月对应销售额之差，由于本月比上月的销售额有的增加有的减少，因此取结果的绝对值，然后取最大值。单元格C11中的公式为：
在OpenCV中很多对数据的运算都需要转换为64F类型，比如伽玛变换，这个很明显要求幂的底数是double类型~
麻省理工学院的猎豹3机器人，现在已经可以在崎岖的地形上奔跑和跳跃，爬上满是碎片的楼梯，并在突然猛拉或猛推时快速恢复平衡，并且它实质上是个瞎子！
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Matthew Hutson 编译 | 万如苑，张天健 后台回复关键词“身份”2字，获取相关论文原文资源。 通过跟踪光标移动，谎言检测成为了猫和老鼠的游戏。 每年有数百万人的身份被盗。 没有一个简单明了的方法来查出骗子们，但是幸亏有意大利研究人员们，调查人员可能很快就会有另一个工具可供选择，只需点击几下鼠标即可在线勘破骗局和查出骗子们。 传统的测谎方法包括面对面访谈和测量心率及皮肤电导系数的测谎仪。 但是它们不能远程完成，也不适合大规模实施。 研究人员现在提出
由于最近写文章、剪视频等创作需要用到一些图片素材，所以在百度上搜索，但是大家也知道百度上的图片质量很水很杂，要不带着各个平台的水印，要不就是画质不清晰。
里氏替换原则(Liskov Substitution Principel)是解决继承带来的问题。
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文，他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法，先对嘴巴进行粗定位，然后对嘴巴区域进行Harris角点检测，利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为：准确的张口度；头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点：角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
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