cv专题

从零开始学cv-14：图像边缘检测

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、图像边缘是什么？二、Sobel 算子三、Scharr 算子四、Prewitt算子五、Canny算子前言边缘检测是OpenCV中的一个重要组成部分，它用于识别图像中亮度变化显著的点，即边缘。通过边缘检测，我们可以从图像中提取出重要的特征，为后续的图像分析、形状识别和物体跟踪等任务奠定

从零开始学cv-0：图像处理基础知识

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一，图像分类1.1、模拟图像1.2、数字图像二、颜色模式（颜色存储）2.1、RGB模式（发光模式）2.2、CMYK模式2.3、HSB模式2.4、Lab模式2.5、位图模式（Bitmap Mode）2.6、灰度模式（Grayscale Mode）2.7、索引颜色模式（Indexed Color Mode）

国内从事CV行业的企业

转载出处：blog.csdn.net/carson2005 经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉（CV）领域的公司的发展情况，产品情况，甚至找工作等问题，这里，我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品，有兴趣的朋友可以去看看。另外，资料整理的不是很完善，后续我会继续更新和添加，并及时在我博客进行更新（blog.csdn.net/carson2005）。（1）北京北方猎波科技有

CV---点围绕旋转中心变换

对图片上任意点(x,y)，绕一个坐标点(rx,ry)旋转a角度后的新的坐标设为(x0, y0)，则有公式： x0= (x - rx)*cos(a) - (y - ry)*sin(a) + rx ;y0= (x - rx)*sin(a) + (y - ry)*cos(a) + ry ; 推导公式参考： http://jingyan.baidu.com/article/2c8c281dfbf

传统CV算法——轮廓性质算法实战

近似轮廓寻找 cv2.approxPolyDP 函数简介 cv2.approxPolyDP 是 OpenCV 中用于多边形逼近的函数。它基于 Ramer-Douglas-Peucker 算法，通过对曲线或多边形进行抽象，来近似表示其形状。这个函数通常用于简化轮廓，使得复杂的轮廓用较少的顶点来表示，方便后续的处理和分析。函数原型 cv2.approxPolyDP(curve, epsilo

传统CV算法——特征匹配算法

Brute-Force蛮力匹配 Brute-Force蛮力匹配是一种简单直接的模式识别方法，经常用于计算机视觉和数字图像处理领域中的特征匹配。该方法通过逐一比较目标图像中的所有特征点与源图像中的特征点来寻找最佳匹配。这种方法的主要步骤包括：特征提取：首先，从两个待比较的图像中提取关键特征点。这些特征点通常是图像中的角点、边缘或其他显著的图像属性。特征描述：对提取出的每个特征点生成一个描

传统CV算法——基于opencv的答题卡识别判卷系统

基于OpenCV的答题卡识别系统，其主要功能是自动读取并评分答题卡上的选择题答案。系统通过图像处理和计算机视觉技术，自动化地完成了从读取图像到输出成绩的整个流程。下面是该系统的主要步骤和实现细节的概述： 1. 导入必要的库系统首先导入了numpy、argparse、imutils和cv2等Python库。这些库提供了处理图像、解析命令行参数等功能。 # 导入工具包import numpy

传统CV算法——基于Opencv的图像绘制

直线绘制参数解析：（图像矩阵，直线起始坐标，直线终止坐标、颜色、线条厚度） cv2.line()是OpenCV中用于绘制直线的函数。参数说明：img：要绘制直线的图像矩阵。(100,30)：直线的起点坐标。(210,180)：直线的终点坐标。color：直线的颜色，三个值分别表示蓝色、绿色和红色通道的强度。这里(0,0,255)表示纯蓝色。thickness：直线的宽度。默认为1，如果

废话不多说直接给代码。#include "cv.h"#include "highgui.h"#include using namespace std;using namespace cv;int g_slider_position = 0;//定义滑块的位置CvCapture* g_capture = 0;//定义一个可以包含所有文件信息的数据类型CvCaptureint n = 0; //定义一

【深度学习 CV方向】图像算法工程师职业发展路线，以及学习路线

图像算法工程师的职业发展路线通常可以分为以下几个阶段：初级图像算法工程师：技能要求：掌握基本的图像处理算法和编程能力，能够在指导下完成简单的图像算法项目。对于常见的图像算法，如滤波、边缘检测、图像分割等有一定的了解，并能够使用相关的编程工具和库进行实现。工作内容：主要负责一些基础的图像算法开发和优化工作，可能会参与到一些小型项目中，承担部分模块的开发任务。同时，需要不断学习和积累经验，提升自

cv.VideoCapture()的摄像头ID究竟是如何编码的？为什么有的是从700开始编码？？彻底读懂它！

背景最近在进行开发的时候，针对摄像头ID的问题总是让人恼火至极，有时候直接cv.VideoCapture(0)、cv.VideoCapture(1)就可以调用摄像头，有时候却需要cv.VideoCapture(700)或者cv.VideoCapture(701)才能调用摄像头。这给平台化开发带来了困难。简述在使用OpenCV的cv.VideoCaptur

OpenCV学习笔记（19）关于CV_8UC1,CV_8UC2等参数

转载自 http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/51221259 （一）Mat矩阵(图像容器)创建时CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解 1--Mat不但是一个非常有用的图像容器类,同时也是一个通用的矩阵类2--创建一个Mat对象的方法很多,我们现在先看一下Mat矩阵/图像容器类在OpenCv中的有关源代码: 3-

Opencv：cv::applyColorMap函数详细解释

cv::applyColorMap 是 OpenCV 中的一个函数，用于将颜色映射应用到灰度图像或单通道图像上。它通过将灰度值映射到指定的颜色表，从而为图像增加颜色，这在数据可视化和图像处理任务中非常有用。函数原型 void cv::applyColorMap(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, int colormap); 参数 src：输入的单通道

【Tools】计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

我们从不正视那个问题那一些是非题总让人伤透脑筋我会期待爱盛开那一个黎明一定会有美丽的爱情 🎵 范玮琪《是非题》计算机视觉（CV）技术是一种模拟人类视觉系统的能力，通过使用计算机算法和图像处理技术，让计算机能够理解和解释图像和视频。它在许多领域都有广泛的应用，包括医疗诊断、安全监控、自动驾驶、人脸识别等。下面是计算机视觉技术的优势和挑

CV-CNN-2016：GoogleNet-V4【用ResNet模型的残差连接（Residual Connection）思想改进GoogleNet-V3的结构】

Inception V4研究了Inception模块与残差连接的结合。 ResNet结构大大地加深了网络深度，还极大地提升了训练速度，同时性能也有提升。 Inception V4主要利用残差连接（Residual Connection）来改进V3结构，得到Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2，Inception-v4网络。 ResNet的残差结构如下

CV-CNN-2015：GoogleNet-V3【贡献：卷积核分解（Factorization）减少参数量，比如将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1）】【避免表达瓶颈，更深】

Inception V3一个最重要的改进是分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），3x3也是一样（1x3,3x1），这样的好处，既可以加速计算，又可以将1个卷积拆成2个卷积，使得网络深度进一步增加，增加了网络的非线性（每增加一层都要进行ReLU）。另外，网络输入从224x224变为了299x299。参考资料： CNN模型合集 | 7

CV-CNN-2015：GoogleNet-V2【首次提出Batch Norm方法：每次先对input数据进行归一化，再送入下层神经网络输入层（解决了协方差偏移问题）】【小的卷积核代替掉大的卷积核】

GoogLeNet凭借其优秀的表现，得到了很多研究人员的学习和使用，因此GoogLeNet团队又对其进行了进一步地发掘改进，产生了升级版本的GoogLeNet。 GoogLeNet设计的初衷就是要又准又快，而如果只是单纯的堆叠网络虽然可以提高准确率，但是会导致计算效率有明显的下降，所以如何在不增加过多计算量的同时提高网络的表达能力就成为了一个问题。 Inception V2版本的解决方案就是修

ptr.inl.hpp:121:13: error: cannot convert ‘const char’ to ‘cv::Formatted’ in initialization

opencv 里面定义了 print（）函数。如果在写C++时候，将printf 写成了print就会报这个错误。

江大白 | 大模型时代，CV目标检测任务，会走向何方？

本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：大模型时代，CV目标检测任务，会走向何方？以下文章来源于知乎：深度眸作者：深度眸编辑：极市平台链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663703934 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理导读目标检测现在都在干啥？大模型时代都有哪些思考？本文细数从常见的目标检

从零开始学cv-13：形态学变换进阶操作

文章目录前言一、孔洞填充二、形态学凸壳与细化前言通过上文的学习，我们已经基本掌握了基本的形态学操作，并且可以根据这些操作解决大部分实际问题，但还有一些单纯依靠上述算法难以解决的问题，下面我们来举几个更复杂的形态学操作. 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、孔洞填充孔洞在图像处理中是指被前景像素完全包围的背景区域，表现为图像中的空白连通区域，不

【Datawhale AI夏令营】从零上手CV竞赛Task3

文章目录前言一、数据集增强二、设置 YOLO 模型训练参数三、模型微调总结前言本文的Task3对Task1的baseline代码继续进行优化的过程。一、数据集增强数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。常见的增强技术包括翻转、旋转、缩放和颜色调整。例如 Albumentations、Img

Datawhale AI 夏令营第五期 CV Task3

活动简介活动链接：Datawhale AI 夏令营（第五期）以及CV里面的本次任务说明：Task 3 上分思路——数据集增强与模型预测链接里的教程非常详细，主要是从三个方面（数据集增强、设置 YOLO 模型训练参数、设置 YOLO 模型预测行为和性能）来教我们在比赛中上分的技巧。具体细节我就不赘述了，参看教程即可，这次我主要就Task3里的知识点做一下笔记，里面有些知识整理得真是非常

Datawhale AI 夏令营-CV竞赛-Task3

# Datawhale AI 夏令营夏令营手册：从零上手CV竞赛比赛：2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理赛道代码运行平台：厚德云赛题任务本赛题的任务是开发智能识别系统，用于自动检测和分类城市管理中的违规行为。通过对摄像头捕获的视频进行分析，自动准确识别违规行为，并及时向管理部门发出告警，以实现更高效的城市管理。数据集增强数据增强是机器学习和深度学习中常

Datawhale AI夏令营第五期 CV方向 Task3笔记

Task3：上分思路——数据集增强与模型预测 Part1：数据增强数据增强是机器学习和深度学习中的一种技术，通过在原始数据集上应用一系列变换来人工地增加数据样本的数量和多样性，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合，并通过模拟不同的数据变化来增强模型对新数据的适应性。以下是对几种数据增强方法的简单介绍： Mosaic Augmentation：这种方法通过将四张不同的训练图像组

从零开始学cv-10：形态学变换（一）

文章目录前言一、形态学变换是什么？二、腐蚀与膨胀2.1 腐蚀2.2 膨胀三、开运算与闭运算前言在数字图像处理领域，形态学变换是一种强大的工具，它通过对图像进行数学上的形态操作，可以有效地提取图像特征、增强图像对比度、去除噪声等。形态学变换基于数学形态学理论，其核心思想是利用结构元素与图像进行对比和运算，从而得到具有特定形态特征的新图像。形态学变换包括膨胀、腐蚀、开运

LINk:fatal error LNK1104:无法打开文件“cv.lib”解决办法

LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“cv.lib”解决办法. LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“cv.lib”. 这条错误已经折腾了我一下午,通过摸索,终于明白怎么解决了. 如果你确定自己在vc++6.0或者VS中配置无误,出现这个问题,说明你的opencv版本高,已经淘汰cv.lib文件了,这时候要想使老工程能够