packagecn.com.yuanquanyun.common.opencv;importjavax.imageio.ImageIO;importjava.awt.

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题介绍1.1系统简介车牌识别这个系统，虽然传统，古老，却是包含了所有这四个特侦的一个大数

配置交叉编译环境ELFbord官方使用的是arm-poky

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted1.源由2.步骤3.预期&展望4.参考资料1.源由OpenCV在学校的时候接触过，不过当时专注在物理、研究方面，没有好好的学习下。

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:001_reading_displaying_write_image1.源由2.Read/Display/Write应用Demo2.1C

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:002_reading_writing_videos1.源由2.Read/Display/Write应用Demo3video_read_from_file3.1C

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:000_hello_opencv1.源由2.HelloOpenCV2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.参考资料

我们开始图像处理的基本操作的了解一、图像对象本身的加深学习1.1Mat对象和ROI1.1.1创建一个明确的Mat对象1.1.2感兴趣的区域ROI二、图像的灰度处理2.1概念2.2cvtColor()函数2.3示例一、图像对象本身的加深学习1.1Mat对象和ROI这是一个技术经验的浅尝，所以不是某个具体的函数，而是对前边某部分大家接触过的内容的加深和复习，帮助大家更深地进入视觉处理这个领域的学习。1

OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何测试我们所实现算法的性能？查找表是什么？为什么要用它？测试用例这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。

一、概述从图像中将目标或部分目标分割出来，是我们在进行图像处理的操作，也是有意义的事情。在很多情况下，我们也希望将感兴趣的目标区域分割出来，比如将一个人的脸或手分割出来。具体有下面提到的几种方法。1、背景减除背景减除是在背景模型建立后，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标。背景减除法的缺点是假设所有像素点是独立的，这种更完整的空间和时间模

项目场景：需求：公司做会员卡实体卡的项目，需要扫码绑定用户，制卡商给了一个pdf文件里面包含2000张会员卡要求确认印刷，需要扫描出二维码内容并确定问题描述这个任务被安排到我身上（本人前端），领导让手动扫码，作为一个程序员怎么可能干这么蠢的事呢，想着写个脚本解决一下，以下为解决步骤：1.首先要把pdf的每一页分开有一个很方便的网站iLovePDF|OnlinePDFtoolsforPDFlover

Golang支持交叉编译，在一个平台上生成另一个平台的可执行程序。如Mac下编译Linux和Windows64位可执行程序。

基于OpenCV灰度图像转GCode的螺旋扫描实现引言激光雕刻简介OpenCV简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode5.保存生成的GCode6.灰度图像螺旋扫描代码示例总结系列文章

基于OpenCV灰度图像转GCode的单向扫描实现引言单向扫描存在的问题灰度图像单向扫描代码示例结论系列文章⭐深入理解G0和G1指令：C++中的实现与激光雕刻应用⭐基于二值化图像转GCode的单向扫描实现

【QT】多线程+OpenCV的demo结合最近学的知识自己做了个小demo。可以实现对输入的图片进行图像处理，高斯模糊、灰度处理以及边缘检测，三种处理同时进行。

联通组件扫描图像联通组件标记概念扫描联通组件的常见算法思考图像联通组件标记概念图像联通组件（CCL）四领域与八领域扫描联通组件的常见算法概念联通组件标记算法(connectedcomponentlabelingalgorithm)是图像分析中最常用的算法之一，算法的实质是扫描二值图像的每个像素点，对于像素值相同的而且相互连通分为相同的组(group),最终得到图像中所有的像素连通组件。扫描的方式可

基于OpenCV平滑图像也就是图像模糊，本博文介绍使用OpenCV的不同函数通过线性滤波进行图像平滑。

基于OpenCV灰度图像转GCode的斜向扫描实现基于OpenCV灰度图像转GCode的斜向扫描实现引言激光雕刻简介OpenCV简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode5

ubuntu12.04编译openvc2.4.2+ipp7.1攒了个i货，据说ipp能提速，就重新编译openvc,装好了ipp7.1按照参考网上帖子比如http://opencv.willowgarage.com

valgrind神器不用我多说，linux平台开发利器。一、安装1.autoconf#wgethttp://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz#tar-zxvfautoconf-2.69.tar.gz#cdautoconf-2.69#./configure#make;makeinstall2.automake#wgethttp://ftp.g

于是问题就演变成如何将valgrind交叉编译并跨平台调试。

1介绍valgrind是一套Linux下，开放源代码的动态调试工具集合，能够检测内存管理错误、线程BUG等，valgrind由内核（core）以及基于内核的其他调试工具组成。内核类似于一个框架（framework），它模拟了一个CPU环境，并提供服务给其他工具；而其他工具则类似于插件(plug-in)，利用内核提供的服务完成各种特定的内存调试任务。valgrind包括的工具如下：Memcheck是

本农目前在搞安卓平台C++进程开发，最近线上报故障，我们的进程启动时崩溃，错误以前从未见过，Fatalsignal11(SIGSEGV),code1,faultaddr0x6intid223(HandlingMessageXXXX)，这个HandlingMessageXXXX是我们一个线程，问题是这个线程语句看不出什么问题。我们想复现这个故障，但是测了整整一天都没有复现，我想可能崩溃点并不在这个线

但是也遇到了阻塞情况：android平台，无法交叉编译通过。大家对于编译这件事，似乎天然有一种排斥，本能的拒绝，很少会去研究。只会淡淡的说一句“艺华，按照你的文档操作，我编译不过啊”。

本文记录这个wifi配置工具的编译过程，步骤不少，涉及的开源代码包也比较多，以后很容易忘。WPA_Supplicant简介首先，稍稍介绍下wpa_supplicant，这是一个控制无线网络连接的工具，类似于iw/iwconfig，但现有的iwconfig已经比较旧了，很多功能都支持不了，这也是我非得费时费力搞这些的原因。它由wpa_supplicant和wpa_cli两部分组成，前者是一个daem

blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50196189.这里介绍下在Ubuntu16.04上通过androidtoolchain如android-ndk-r14b交叉编译

需要的库timepyautoguiOpenCVaircv#Aircv是基于OpenCV的所以需要安装OpenCV和numpyoswin32直接上代码1.导入库importtimeimportpyautoguiimportaircvasacimportosi

JavaCVcvEstimateRigidTransform函数使用心得@Date2018.09.27函数定义对应OpenCV中的estimateRigidTransform函数此函数用作根据变换矩阵对图片进行指定大小的变换

sudoapt-getinstalllibopencv-devpython-opencv如果有用的话，记得回来点个赞！

因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力，所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的分类器。

在OpenCV中，imshow函数默认情况下是不支持滚动条的。如果想要显示滚动条，可以考虑使用其他库或方法来进行实现。一种方法是使用Qt库，使用该库可以创建一个带有滚动条的窗口，并在其中显示图像。

学习来自《LearningOpenCV3ComputerVisionwithPython》SecondEditionbyJoeMinichinoandJosephHowse文章目录检测移动的目标涉及到的

信创ARM架构QT应用开发环境搭建前言交叉工具链Ubuntu上安装32位ARM交叉工具链Ubuntu上安装64位ARM交叉工具链交叉编译QT库下载QT源码交叉编译QT源码QtCreator交叉编译配置配置

开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法，涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。

在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C++和Python分享演示代码。RGB色彩空间RGB颜色空间具有以下属性1.它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。2.三个通道通过照射到表面的光量相关联。让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B）绿（G）红（R）如

opencv关于ncc说，，完全匹配p=1，完全不匹配p=-1，p=0表示无关联。数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，使用C++作为主要编程语言，对于图像处理和计算机视觉领域具有重要意义。其提供了丰富的功能和算法，使得开发者能够快速实现各种图像处理和计算机视觉应用。

雄鹿红外图像标注3.1选择色彩空间3.2执行阈值3.3执行形态学操作3.4轮廓分析以找到边界框3.5过滤不需要的轮廓3.6绘制边界框3.7以需要的格式保存Reference本文将手把手教你用Python和OpenCV

###因为手里的项目原因，需要使用到人脸的68个关键点定位，Dlib对关键点的定位可以说很准确的，写下这篇博客记录配置流程首先要下载Cmake和Dlib以及VS2019VS2019的下载和OpenCV的安装可以看我的这篇博客博客链接

rv1126上进行编译和在虚拟机里面进行交叉编译ffmpeg都不行解决办法查看查看安装的ffmpeg链接的文件ldd.

基于OpenCV灰度图像转GCode的双向扫描实现引言激光雕刻简介OpenCV简介实现步骤1.导入必要的库2.读取灰度图像3.图像预处理4.生成GCode1.简化版的双向扫描2.优化版的双向扫描5.保存生成的

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于python机器视觉的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例：光流估计短博文目录前言一、光流估计介绍二、Lucas-Kanade光流介绍和示例代码三、Horn-Schunck光流介绍和示例代码四

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例短博文系列短博文目录一、前言二、视频流处理介绍三、实时视频流处理示例代码四、视频流分析示例代码五、归纳总结系列短博文目录Python

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

问题描述：执行opencv包下的方法时报找不到opencv_java文件System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);问题如下：Exceptioninthread"main"java.lang.UnsatisfiedLinkError

文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一，它主要用于从图像中提取有意义的形状信息，例如边界和连通区域，以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征。此外，细化、像素化和修剪毛刺等技术也常用于图像的预处理和后处理，以增强图像质量。形态学转换主要有腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、顶帽和底帽一、腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是两种最基本、最重要的形态学

一、单模板匹配#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){///单模板匹配Mattemp