嗨，亲爱的读者们！欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅！今天，我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱，而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心，我们将从零开始，一步步地领略计算机视觉的魅力。
在使用OpenCV进行图像或视频处理时，有时会遇到类似于undefined reference to cv::VideoCapture::VideoCapture()`的错误信息。这个错误通常表示找不到相应的函数或类的定义。本篇文章将介绍如何解决这个问题。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
OpenCV中有很方便的加载保存图片的函数，这里总结一下，通过本小节你可以学到下面三个函数：
我们前几讲描述了OpenCV使用VideoCapture打开视频，关闭视频并获取视频属性。今天来看一下打开视频之后，我们如何写入视频，本质是也就是如何对视频进行编码。同样地，OpenCV为这个过程也提供了一个叫做VideoWriter的类。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此，要对视频进行理解和分析，首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片，保存图片等。
这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频，如果传入参数为1时，表示调用计算机外置摄像头，比如usb连接的摄像头等。VideoCapture对象也可以传入视频文件地址。
在实战的第二篇文章里，我们来学习一点计算机视觉（computer vision）中稍微基础的东西，同时也是比较重要的东西，简单的来说，计算机视觉就是研究如何让计算机模拟人的眼睛去观察世界的，最终的目的是，人类眼睛能做到的，计算机也能做到，人类眼睛做不到的，尽量让计算机做到，在人类眼睛的观察力等能力的基础上，尽可能的超越人类眼睛的准确度，观察力等能力，例如，模糊图像变高清图像，模糊视频变高清视频，人脸识别，植物识别，物件识别，等等。。。
OpenCV这么简单为啥不学——2、逐帧播放视频(VideoCapture函数、waitKey函数、0xFF == ord('1'))
打开浏览器，进入下载地址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub，选择Source code(zip)进行下载
生活中我们不止一次地使用过直播，但从未想过如何通过编程实现。大家好，我们在这里向大家介绍如何使用OpenCV和python的套接字编程。今天，我们将借助OpenCV和socket编程创建一个实时流媒体应用程序，我们将从头开始为服务器和客户端开发代码。
最近了不起在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面，以后只需要accessToken或者key就可以使用，不再需要再去官网玩了，省下了不少时间。
在计算机视觉和图像处理领域，读取和显示图像是最基础且常见的操作之一。 OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理图像数据。本文将以读取和显示图像文件为中心，介绍使用 OpenCV 进行图像读取和显示的基本步骤和实例。
首先，必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。可以使用某些网络扫描实用程序（例如在linux上的arp-scan）找到摄像机的IP地址。网址进一步的细节，如Protocol，Credentials和Channel应该可以在相机说明书或软件/手机应用程序中找到。我们通过在网络上搜索相机的型号来找到相机的网址流。
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
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）。
刚接触opencv，参照opencv的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码，顺便一起学习着用，先上视频抓取及存储代码：
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言，提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术，以及相关的库和工具。
OpenCV是一个C++库，用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
发布于2022年4月10日 最近，在处理多媒体应用程序或视频处理库时，您可能会遇到一个警告信息，提示“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中，我们将讨论这个警告的含义，为什么它被弃用，并介绍解决方法。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
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。
说明：本系列opencv实战教程将从基础到实战，若只是简单学习完python也可以通过该教程完成一般的机器学习编程；文中将会对很多python的基础内容进行讲解，但由于文章定位的原因将不会赘述过多的基础内容，基础内容进行第一次讲解后第二次将不会过多赘述，本文主要讲解的是opencv相关知识。
环境的配置是基于Anaconda的，没有下载的小伙伴可以自行下载，附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3[2]
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 检测功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 识别功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到，所以识别功能的代码最好独立出来，不要和预览、推流这些代码写在一起，如下图，识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在： 📷
我想用OpenCV 进行图像采集，然后用pygame 将视频信号转化为可通过UDP 网络传输的字符流，然后到达终端后再通过pygame 对字符流进行解析，进而将图像显示出来
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此，您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
本文介绍了OpenCV 2.x的六个函数，包括图像载入、窗口定义、图像显示、图像保存、图像销毁和图像转换。这些函数在OpenCV 2.x中非常常用，是进行图像处理的基础。
[比较opencv2、opencv3关于读取视频文件、摄像头的编程风格]https://blog.csdn.net/qq_34917736/article/details/77427596
-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
在本节中，我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
0、opencv帮助 Reading and Writing Images and Video 1、如何在python下用opencv同时打开2个摄像头？ 参考资料： opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法： 2、无法按space键保存图片：见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些，如果为1会导致按space键无效，因为来不及，
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇，在《JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测》一文中，实现了检测人脸并用方框标注出来，但仅框出人脸作用不大，最好是识别出此人的身份，这样就能做很多事情了，例如签到、告警等，这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤：训练和识别，接下来简单说明解释一下 先看什么是训练，如下图，用两位天王
背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用.
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
因为电脑低级或者像我一样本身就是使用台式电脑的兄弟，又不想买摄像头，想想就痛苦。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0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，Andro
#环境：opencv 3.4.0 python 3.5.2#读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture('video.avi')#读取摄像头,0为摄像头索引，当有多个摄像头时，从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)#从视频或摄像头中读取一帧（即一张图像）,返回是否成功标识ret(True代表成功，False代表失败），img为读取的视频帧ret,frame = cap.read()----#完整的读取视频流并播放视频流代码 # -*- coding
本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题：
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。
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