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opencv介绍+python调取图片

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。

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知识总结:安卓工程师养成计划计算机基础细分方向知识算法

楼主Android菜鸡一枚,今年校招侥幸拿到了还不错的offer。因为校招实在过于侥幸,面试上很少遇到复杂的问题,这里就不写面经了,初略谈一谈校招的一些准备吧。可能有些认知偏差,请各位大佬轻喷。 一般国内企业招聘技术岗都会细分方向(客户端、前端、服务端等等),所以我个人会将笔试面试准备的内容大致分为三部分:计算机基础、细分方向知识和算法。 计算机基础 计算机基础无外乎是数据结构、计算机网络、操作系统、数据库、计算机组成原理(微机)和编译原理这些内容。鉴于楼主走的是Android方向,计算机基础是按照上面的顺

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我为什么要写《OpenCV Android 开发实战》这本书

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。

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裸露土方智能识别算法

裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法,裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况,并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。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,这使裸露土方智能识别算法可以在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,裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。

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