- 1. 引言在人工智能与计算机视觉技术飞速发展的今天，智能设备正从“功能执行者”进化为“环境感知者”——从手机的人脸解锁、相册智能分类，到智慧屏的实时手势识别、工业设备的缺陷检测，底层都依赖计算机视觉（OpenCV）与轻量级AI推理（TensorFlow Lite）等核心技术。鸿蒙操作系统（HarmonyOS）作为面向全场景的分布式操作系统，覆盖手机、平板、智慧屏、摄像头等设备，天然具... 1. 引言在人工智能与计算机视觉技术飞速发展的今天，智能设备正从“功能执行者”进化为“环境感知者”——从手机的人脸解锁、相册智能分类，到智慧屏的实时手势识别、工业设备的缺陷检测，底层都依赖计算机视觉（OpenCV）与轻量级AI推理（TensorFlow Lite）等核心技术。鸿蒙操作系统（HarmonyOS）作为面向全场景的分布式操作系统，覆盖手机、平板、智慧屏、摄像头等设备，天然具...
- JavaCV图像灰度化处理1. 引言图像灰度化是计算机视觉领域的经典预处理技术，通过将彩色图像转换为灰度图像，减少数据维度并突出关键特征。JavaCV作为OpenCV的Java接口封装，为开发者提供了高效的图像处理能力。本文将深入探讨JavaCV实现图像灰度化的原理、场景应用及优化策略，帮助开发者快速掌握这一核心技术。2. 技术背景2.1 图像灰度化的数学原理灰度化本... JavaCV图像灰度化处理1. 引言图像灰度化是计算机视觉领域的经典预处理技术，通过将彩色图像转换为灰度图像，减少数据维度并突出关键特征。JavaCV作为OpenCV的Java接口封装，为开发者提供了高效的图像处理能力。本文将深入探讨JavaCV实现图像灰度化的原理、场景应用及优化策略，帮助开发者快速掌握这一核心技术。2. 技术背景2.1 图像灰度化的数学原理灰度化本...
- 在使用 OpenCV 进行目标检测的可视化时，通常会通过 for 循环逐个在图像上绘制检测框。这种方法在处理大量检测框时，可能会导致性能瓶颈。那么，是否存在一种方法可以让我们像使用多个画笔一样，同时在一张图像上绘制多个检测框？答案是肯定的。理解绘图的瓶颈在开始优化之前，有必要了解传统的 for 循环绘制方法为什么会导致性能问题。OpenCV 的绘图函数，例如 cv2.rectangle，在调... 在使用 OpenCV 进行目标检测的可视化时，通常会通过 for 循环逐个在图像上绘制检测框。这种方法在处理大量检测框时，可能会导致性能瓶颈。那么，是否存在一种方法可以让我们像使用多个画笔一样，同时在一张图像上绘制多个检测框？答案是肯定的。理解绘图的瓶颈在开始优化之前，有必要了解传统的 for 循环绘制方法为什么会导致性能问题。OpenCV 的绘图函数，例如 cv2.rectangle，在调...
- Windows下编译OpenCV和OpenCV-contrib全指南引言OpenCV作为计算机视觉领域的核心库，其丰富的功能和高效的算法广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。然而，官方预编译版本可能缺失部分模块（如SIFT、SURF等专利算法），或需针对特定场景（如CUDA加速、Python绑定）进行定制。本文将详细讲解在Windows系统下从源码编译OpenCV及OpenCV-co... Windows下编译OpenCV和OpenCV-contrib全指南引言OpenCV作为计算机视觉领域的核心库，其丰富的功能和高效的算法广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。然而，官方预编译版本可能缺失部分模块（如SIFT、SURF等专利算法），或需针对特定场景（如CUDA加速、Python绑定）进行定制。本文将详细讲解在Windows系统下从源码编译OpenCV及OpenCV-co...
- 计算机视觉技术正深刻改变生活，从美颜相机到自动驾驶，OpenCV作为该领域的“瑞士军刀”，为开发者提供强大支持。本文将介绍如何利用OpenCV进行图像处理、对象检测及视频分析等任务。从安装配置到基础操作（如图像读取与显示），再到高级功能（如滤波、几何变换、关键点检测与特征匹配），以及经典Haar级联分类器和基于深度学习的YOLO算法等对象检测方法，最后探索视频处理与分析能力。 计算机视觉技术正深刻改变生活，从美颜相机到自动驾驶，OpenCV作为该领域的“瑞士军刀”，为开发者提供强大支持。本文将介绍如何利用OpenCV进行图像处理、对象检测及视频分析等任务。从安装配置到基础操作（如图像读取与显示），再到高级功能（如滤波、几何变换、关键点检测与特征匹配），以及经典Haar级联分类器和基于深度学习的YOLO算法等对象检测方法，最后探索视频处理与分析能力。
- 介绍dlib 是一个功能强大的 C++ 库，广泛用于机器学习和数值分析。它提供了丰富的工具和算法，特别适用于计算机视觉任务，如人脸检测和特征点提取。本文将详细介绍如何使用 dlib 库进行人脸检测和特征点提取，并提供示例代码。 安装 dlib首先，你需要安装 dlib 库。你可以通过多种方式安装 dlib，包括从源代码编译、使用包管理器等。以下是几种常见的安装方法：从源代码编译：git ... 介绍dlib 是一个功能强大的 C++ 库，广泛用于机器学习和数值分析。它提供了丰富的工具和算法，特别适用于计算机视觉任务，如人脸检测和特征点提取。本文将详细介绍如何使用 dlib 库进行人脸检测和特征点提取，并提供示例代码。 安装 dlib首先，你需要安装 dlib 库。你可以通过多种方式安装 dlib，包括从源代码编译、使用包管理器等。以下是几种常见的安装方法：从源代码编译：git ...
- OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。特征提取与匹配是 OpenCV 中的重要功能，广泛应用于图像拼接、目标检测、图像检索等场景。以下是关于 OpenCV 特征提取与匹配的详细介绍、应用场景、代码实现以及未来展望。 1. 特征提取与匹配的基本概念 特征提取定义：从图像中提取具有代表... OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。特征提取与匹配是 OpenCV 中的重要功能，广泛应用于图像拼接、目标检测、图像检索等场景。以下是关于 OpenCV 特征提取与匹配的详细介绍、应用场景、代码实现以及未来展望。 1. 特征提取与匹配的基本概念 特征提取定义：从图像中提取具有代表...
- @[TOC](文章目录)---# 前言图像处理和计算机视觉是计算机科学中非常重要的领域之一。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多用于图像处理和计算机视觉的库和工具。本文将介绍一些常用的Python库，并提供一些示例代码。---# 一、Python图像处理和计算机视觉库## 1、Python图像处理库 Python中有几个流行的图像处理库，其中最常用的是OpenCV和... @[TOC](文章目录)---# 前言图像处理和计算机视觉是计算机科学中非常重要的领域之一。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多用于图像处理和计算机视觉的库和工具。本文将介绍一些常用的Python库，并提供一些示例代码。---# 一、Python图像处理和计算机视觉库## 1、Python图像处理库 Python中有几个流行的图像处理库，其中最常用的是OpenCV和...
- 基于Java的图像处理技术研究 1. 引言图像处理技术是计算机视觉领域的核心内容之一，广泛应用于医疗影像、自动驾驶、视频监控、工业检测等多个行业。在Java中，图像处理并不逊色于其他语言，得益于丰富的开源库与框架，Java在图像处理领域也能够发挥巨大的作用。本文将深入探讨基于Java的图像处理技术，特别是如何利用Java库处理图像，以及如何在Java环境下进行常见的图像处理操作，最终展示一... 基于Java的图像处理技术研究 1. 引言图像处理技术是计算机视觉领域的核心内容之一，广泛应用于医疗影像、自动驾驶、视频监控、工业检测等多个行业。在Java中，图像处理并不逊色于其他语言，得益于丰富的开源库与框架，Java在图像处理领域也能够发挥巨大的作用。本文将深入探讨基于Java的图像处理技术，特别是如何利用Java库处理图像，以及如何在Java环境下进行常见的图像处理操作，最终展示一...
- 前言从本文开始，我们将开始学习ROS机器视觉处理，刚开始先学习一部分外围的知识，为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。我采用的笔记本是联想拯救者游戏本，系统采用Ubuntu20.04，ROS采用noetic。颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式（1）RGB和BGR：这是两种常见的颜色编码格式，分别代表了红、绿、蓝三原色。不同之处在于，RGB按照红、绿、蓝的顺序存储颜色信... 前言从本文开始，我们将开始学习ROS机器视觉处理，刚开始先学习一部分外围的知识，为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。我采用的笔记本是联想拯救者游戏本，系统采用Ubuntu20.04，ROS采用noetic。颜色编码格式，图像格式和视频压缩格式（1）RGB和BGR：这是两种常见的颜色编码格式，分别代表了红、绿、蓝三原色。不同之处在于，RGB按照红、绿、蓝的顺序存储颜色信...
- 华为OD机试真题 - 图像物体的边界 介绍图像物体的边界检测是计算机视觉中的一个基本问题，旨在识别和提取图像中目标物体的轮廓。这在各种应用中都非常重要，例如对象识别、图像分割和自动驾驶汽车的环境感知。 应用使用场景自动驾驶：识别道路上的障碍物、车道线等。医学影像分析：定位病灶区域的边界。安全监控：检测入侵物体的轮廓。图像编辑：快速选择和分割图像中的对象。 原理解释图像物体边界检测涉及通过分... 华为OD机试真题 - 图像物体的边界 介绍图像物体的边界检测是计算机视觉中的一个基本问题，旨在识别和提取图像中目标物体的轮廓。这在各种应用中都非常重要，例如对象识别、图像分割和自动驾驶汽车的环境感知。 应用使用场景自动驾驶：识别道路上的障碍物、车道线等。医学影像分析：定位病灶区域的边界。安全监控：检测入侵物体的轮廓。图像编辑：快速选择和分割图像中的对象。 原理解释图像物体边界检测涉及通过分...
- 使用 Python 和 OpenCV 实现摄像头人脸检测并截图 使用 Python 和 OpenCV 实现摄像头人脸检测并截图
- 准备一个usb线的双目同步摄像头： 运行环境是vc2015,opencv3.1。 将左右两个摄像头拍到的图片分别保存起来。 1）适用条件 双目同步摄像头（两个镜头，共用一个设备ID） 使用语言：C++ 、opencv库 摄像头 分辨率2560*960 或以上。 源程序： #include"stdafx.h"#include<iostr... 准备一个usb线的双目同步摄像头： 运行环境是vc2015,opencv3.1。 将左右两个摄像头拍到的图片分别保存起来。 1）适用条件 双目同步摄像头（两个镜头，共用一个设备ID） 使用语言：C++ 、opencv库 摄像头 分辨率2560*960 或以上。 源程序： #include"stdafx.h"#include<iostr...
- 视频或摄像头实时画面读取本质上是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。 人们的眼睛在1秒24帧，就可以看成是连续的画面；这样基本能流畅的读取视频。 平常会用摄像头获取实时的画面数据；有时需要用摄像头记录保存一段画面数据； 那么又如何OpenCV来打开一段视频文件呢？ 下面分为三个部分来分析，并附有原代码； 摄像头实时画面显... 视频或摄像头实时画面读取本质上是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。 人们的眼睛在1秒24帧，就可以看成是连续的画面；这样基本能流畅的读取视频。 平常会用摄像头获取实时的画面数据；有时需要用摄像头记录保存一段画面数据； 那么又如何OpenCV来打开一段视频文件呢？ 下面分为三个部分来分析，并附有原代码； 摄像头实时画面显...
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