- 目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 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... 目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 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...
- 目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API 简介 对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。 在过去几年内，机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。尤其是，我们发现一种称为深... 目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API 简介 对于我们的大脑来说，视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言，这些实际上是很难处理的问题：这些问题只是看起来简单，因为大脑非常擅长理解图像。 在过去几年内，机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。尤其是，我们发现一种称为深...
- 1.5.2 第二个程序，图像腐蚀 //----------【1.5.2 第二个程序，图像腐蚀】------------// //---------------------------------------------------#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc... 1.5.2 第二个程序，图像腐蚀 //----------【1.5.2 第二个程序，图像腐蚀】------------// //---------------------------------------------------#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc...
- 本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第20篇 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解（... 本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第20篇 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解（...
- 图像 一张图片包含了：维数、高度、宽度、深度、通道数、颜色格式、数据首地址、结束地址、数据量等等。 图像深度： 存储每个像素所用的位数（bits） 当一个像素占用的位数越多时，它所能表现的颜色就更多，更丰富。 举例：一张400*400的8位图，这张图的原始数据量是多少？像素值如果是整型的话，取值范围是多少？ 1，原始数据量计算：400 * 400 * ( 8/8 ... 图像 一张图片包含了：维数、高度、宽度、深度、通道数、颜色格式、数据首地址、结束地址、数据量等等。 图像深度： 存储每个像素所用的位数（bits） 当一个像素占用的位数越多时，它所能表现的颜色就更多，更丰富。 举例：一张400*400的8位图，这张图的原始数据量是多少？像素值如果是整型的话，取值范围是多少？ 1，原始数据量计算：400 * 400 * ( 8/8 ...
- 2.1 特征的检测与匹配 SLAM系统中，是以环境中的路标点为基础的。 单目视觉系统无法从单帧图像恢复深度。如何 利用图像特征检测与匹配获得高质量的路标，关系到单目视觉SLAM的鲁棒性。 图像特征可分为：点特征、直线特征、边缘、轮廓 相比于其他，点特征具有对遮挡相对鲁棒，识别性好，提取速度快。点特征的检测和匹配来实现SLAM数据关联。 2.1.1 角点特征 角点在... 2.1 特征的检测与匹配 SLAM系统中，是以环境中的路标点为基础的。 单目视觉系统无法从单帧图像恢复深度。如何 利用图像特征检测与匹配获得高质量的路标，关系到单目视觉SLAM的鲁棒性。 图像特征可分为：点特征、直线特征、边缘、轮廓 相比于其他，点特征具有对遮挡相对鲁棒，识别性好，提取速度快。点特征的检测和匹配来实现SLAM数据关联。 2.1.1 角点特征 角点在...
- 老规矩，直接贴报告~ www.github.com/ChangleZhang/DIP_project2_HIT Programe list: Programe was developed in the condition of Windows aswell as Linux server, programming language is Matlab (www.mathwo... 老规矩，直接贴报告~ www.github.com/ChangleZhang/DIP_project2_HIT Programe list: Programe was developed in the condition of Windows aswell as Linux server, programming language is Matlab (www.mathwo...
- 今天看到了HALCON的一个资料，记录下来，作为学习记录，同时感谢网上各种大佬 总结 1、HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，它节约了产品成本，缩短了软件开发周期。 Halcon：底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。 快速学习做法：研究实例、做实战项目。halcon不能提供相应的界面编程需求，需要... 今天看到了HALCON的一个资料，记录下来，作为学习记录，同时感谢网上各种大佬 总结 1、HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，它节约了产品成本，缩短了软件开发周期。 Halcon：底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。 快速学习做法：研究实例、做实战项目。halcon不能提供相应的界面编程需求，需要...
- 目录 简介 三维重建 三维几何视觉核心问题： 途径一：Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 途径二：Structure from Motion (SfM) SLAM & Incremental SfM： SfM误差消除策略： 图像三维建模的基本流程 稀疏点云重建 基础：小孔相机模型 重投影误差最小化 ... 目录 简介 三维重建 三维几何视觉核心问题： 途径一：Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 途径二：Structure from Motion (SfM) SLAM & Incremental SfM： SfM误差消除策略： 图像三维建模的基本流程 稀疏点云重建 基础：小孔相机模型 重投影误差最小化 ...
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- 针对水果识别，需要有一个方法来自动获取ROI信息，这里采用分水岭算法可以很好地实现目标要求： %Name: ROI extraction %Function: Extract ROI in a RGB image %Author: Changle Zhang, zhangchanglehit@163.com clc; clear all; close all; %Ini... 针对水果识别，需要有一个方法来自动获取ROI信息，这里采用分水岭算法可以很好地实现目标要求： %Name: ROI extraction %Function: Extract ROI in a RGB image %Author: Changle Zhang, zhangchanglehit@163.com clc; clear all; close all; %Ini...
- 本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第23篇 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解（... 本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第23篇 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解（...
- 基于阈值的应用： 阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性... 基于阈值的应用： 阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性...
- 这里写自定义目录标题 前言labelimg的安装训练部分预测部分 前言 最近闲来无事，和师兄在网上接了几个验证码破解，所以准备为大家提供下我俩前段时间的一些思路。正好我老板叫我多总结下算法思想。开始水博客了。 labelimg的安装 labelimg是我们验证码破解重要的标注工作。其实安装方法很简单，不过要确保你是python3的环境，安装只需... 这里写自定义目录标题 前言labelimg的安装训练部分预测部分 前言 最近闲来无事，和师兄在网上接了几个验证码破解，所以准备为大家提供下我俩前段时间的一些思路。正好我老板叫我多总结下算法思想。开始水博客了。 labelimg的安装 labelimg是我们验证码破解重要的标注工作。其实安装方法很简单，不过要确保你是python3的环境，安装只需...
- 目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我... 目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我...
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香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
郝家胜 -华为开发者布道师-高校教师
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鸿蒙端云一体化应用开发2025/07/10 周四 19:00-20:00
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基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
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