不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉（computervision）领域的广泛应用，尚有待进一步开发。

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子Scharr算子Laplacian算子一、滤波的概念滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处

点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务，它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法，可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。

2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码5测试结果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！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：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgr

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像

构造函数OpenCVMat实例详解一中已介绍了部分OpenCVMat构造函数，下面继续介绍剩余部分构造函数。

OpenCVMat实例详解一、二介绍了，OpenCVMat类构造函数及其公共属性。

OpenCVMat实例详解三中详细介绍来了OpenCVMat类的公有静态成员函数，下面介绍OpenCVMat类的其他常用成员函数。

OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息，包括关节位置、角度和运动轨迹等。

在OpenCV中，saturate_cast是一个模板函数，用于正确地将一个数值从一种类型转换到另一种类型，同时确保结果在目标类型的有效范围内。

一：下载opencv源码库。

介绍:边缘检测是计算机视觉中非常重要的技术之一。它用于有效地识别图像中的边缘和轮廓，对于图像分析和目标检测任务至关重要。

使用级联函数基本流程函数介绍在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。

本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法，并提供实现代码，适合初学者学习。理论介绍：1.阈值类型：二进制阈值：如果像素值高于阈值，则赋予一个新值（通常是白色），否则赋予另一个值（通常是

导读图像模糊（也称为图像平滑）是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。模糊图像通常是噪声减少、边缘检测和特征提取等应用的第一步。

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测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：4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课题背景建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工

目录python导出onnx：python预测例子：c++dnn调用例子：python导出onnx：weights='xxxx.pth'model_cls=Model_net(model_path=weights,num_classes=2)state_dict=torch.load(weights)model_cls.load_state_dict(state_dict)model_cls.ev

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！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：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/post

date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中的物体并确定其位置和大小。一阶段目标检测算法以其较快的处理速度和较高的实时性而受到关注。

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目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。

文章目录1、什么是ROI2、ROI如何实现的3、一个案例总结1、什么是ROI`在计算机视觉中，ROI代表感兴趣区域（RegionofInterest），它是指图像或视频中被指定为需要特别关注或处理的区域

二、读取视频前言当我们谈论计算机视觉时，我们常常会涉及到处理图像和处理视频两个不同的领域。在上一节课中，我们学习了如何处理静态图像，即一张张静止的图像。而在本节课中，我们将探讨如何处理视频。

文章目录前言一、原理二、具体的实现前言在Python中使用OpenCV进行边界填充（也称为zeropadding）是一种常见的图像处理操作，通常用于在图像周围添加额外的像素以便进行卷积或其他操作。

文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中，图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作，以改变图像的位置、尺寸、形状或视角，而不改变图像的内容。

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

其基本原理和算法以及在自然语言处理、计算机视觉、语

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。

掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。

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它们不仅被用于自然语言处理，还被应用于计算机视觉、语音处理和其他任务中。HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。

项目功能实现：每隔1500ms轮流自动播放不同风格图像显示，按下Esc键退出按照之前的博文结构来，这里就不在赘述了一、头文件colormap.h#pragmaonce#includeusingnamespacecv;classColorMap{public:voidcolor_map(Mat&image);};二、函数实现colorsapces.cpp#include"colormap.h"#in

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算法涉及理论知识概要2.1卷积神经网络（CNN）2.2googlenet网络3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要性别识别是计算机视觉领域的一个重要任务

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【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】10Classification分类1图像识别的基本范式检测问题：不仅要知道有没有，还要知道在哪里分类是整图级标签，检测是区域级标签，分割是像素级标签2检测任务的应用3

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LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。