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第1章 介绍与学习指南
第2章 OpenCV开发环境搭建
第3章 图像&视频的加载与展示
第4章 OpenCV必知必会基础
第5章 OpenCV实现图形的绘制
第6章 OpenCV的算术与位运算
第7章 图像基本变换
第8章 OpenCV中的滤波器
第9章 OpenCV中的形态学
第10章 目标识别-车辆统计项目
第11章 特征点检测与匹配–图像拼接项目
第12章 图像的分割与修复
第13章 机器学习-人脸识别项目
第14章 课程总结
随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,机器学习大多是基于视觉实现,那么我们介绍下视觉中最重要的一个模块:OpenCV。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例仅供参考
比如目标识别,是一个很大的分类,又可以细分为多个分支。
如:人脸识别,可以解决信誉等问题,现在金融系统基本都加入人脸识别模块。
车辆追踪
动物分类、物体分类;
自动驾驶:百度、google、特斯拉等都大力发展;
自动驾驶,之前没有这么多视觉算法应用的时候,自动驾驶采用激光雷达采集道路信息,需要对路测信息进行大量改造,
车距检测:
OpenCV调用FFmpeg主要是多媒体文件的处理,OpenCV处理数据一般要拿到原始视频桢的数据,就是yuv、rgb数据,但是用户常常给到OpenCV的数据基本都是png、jpg、或者是一个视频,此时就需调用FFmpeg的解码模块,将编码后的数据进行解码后就可变为OpenCV所需要的yuv、rgb数据,进行处理。
1、上面介绍的各个行业,都离不开OpenCV的支持;
2、可以应用于直播等平台,进行北京更换等;
3、改变生活。
整体内容详见目录:
OpenCV可以分为两个部分:Open+CV。
CV:Compute Vision 计算机视觉。加上open就是开源的意思,是一个开源的计算机视觉库。
2、能获得什么?
例如:
apt install python-numpy
查看系统:
uname -a
# 查看版本:
apt-cache search search python | grep python3
# 安装:
sudo apt install python3.9
# 卸载:
sudo remove python3.8
方法一: 安装numpy:
方法二:安装numpy:
安装OpenCV:
安装matplotlib:
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