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OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一款开源的计算机视觉与机器学习软件库,

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简介:
OpenCV是开源的计算机视觉和机器学习库,提供多种语言接口,广泛应用于图像处理、特征检测及视频分析等领域。 OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉与机器学习软件库,它提供了丰富的图像处理及计算机视觉功能,帮助开发者轻松实现复杂的视觉任务。 一、概述 最初由Intel开发并维护至今的是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库。OpenCV能够在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行,并且包含了一系列C函数和少量C++类,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,尤其是Python接口(cv2)常用于快速原型开发与研究。 二、主要功能 OpenCV的主要功能包括但不限于以下方面: 1. 图像处理:提供图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换、平滑滤波器应用、边缘检测、直方图均衡化和二值化等操作。 2. 特征检测及描述符提取:支持SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度提升鲁棒特征)、ORB(定向快速特征匹配)以及FAST角点检测等多种算法,用于识别图像中的关键点并生成其对应的特征向量。 3. 目标检测与跟踪:可实现Haar级联分类器的使用、人脸识别、行人追踪等功能。

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客服
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  • OpenCVOpen Source Computer Vision Library
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    OpenCV是开源的计算机视觉和机器学习库,提供多种语言接口,广泛应用于图像处理、特征检测及视频分析等领域。 OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉与机器学习软件库,它提供了丰富的图像处理及计算机视觉功能,帮助开发者轻松实现复杂的视觉任务。 一、概述 最初由Intel开发并维护至今的是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库。OpenCV能够在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行,并且包含了一系列C函数和少量C++类,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,尤其是Python接口(cv2)常用于快速原型开发与研究。 二、主要功能 OpenCV的主要功能包括但不限于以下方面: 1. 图像处理:提供图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换、平滑滤波器应用、边缘检测、直方图均衡化和二值化等操作。 2. 特征检测及描述符提取:支持SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度提升鲁棒特征)、ORB(定向快速特征匹配)以及FAST角点检测等多种算法,用于识别图像中的关键点并生成其对应的特征向量。 3. 目标检测与跟踪:可实现Haar级联分类器的使用、人脸识别、行人追踪等功能。
  • OpenCV
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    本课程深入浅出地讲解了计算机视觉和机器学习的基础理论,并结合开源库OpenCV进行实践操作,旨在帮助学生掌握图像处理、特征检测等关键技术。 OpenCV是一个基于Apache 2.0许可的开源计算机视觉与机器学习库,在Linux、Windows、Android及Mac OS等多种操作系统上均可运行。它轻量且高效,包括一系列C函数以及少量C++类,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,实现了许多通用图像处理和计算机视觉算法。 我用两天时间从OpenCV官网下载了最新稳定版本的资源包,其中包括适用于Windows和Linux平台的源代码(opencv-4.6.0.zip 和 opencv-4.6.0.tar.gz),以及针对Windows、Android及iOS平台的SDK安装文件(分别为:opencv-4.6.0-vc14_vc15.exe, opencv-4.6.0-android-sdk.zip 和 opencv-4.6.0-ios-framework.zip)。
  • OpenCV
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    OpenCV是一款强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、视频捕捉与分析等领域,为开发者提供多种实用功能。 OpenCV:开源计算机视觉库资源主页包括课程、文件、问答论坛(以前的论坛为只读)、问题跟踪以及其他功能。在贡献之前,请阅读请求准则摘要:每期一个拉取请求;选择正确的基础分支;包含测试和文档;提交前清理“oops”提交;遵循相关指南。
  • 堆叠去噪自编码Matlab代码 - Computer-Vision-Action:Python动作教...
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    这段简介可以描述为:堆叠去噪自编码器的Matlab代码是Computer-Vision-Action项目中的一部分,该项目致力于通过Python和机器学习技术教授计算机视觉相关知识及应用。此部分重点介绍如何利用Matlab实现去噪自编码器的堆叠,以提升图像处理与分析的效果。 堆叠去噪自编码器的MATLAB代码适用于计算机视觉任务。主要涉及的任务包括低级到高级生成对抗网络(GAN)及文字与其他物体检测、图像检索/搜索与重新编号分割等会议资料集或Kaggle竞赛中的数据处理方法,例如中国数据竞赛解决方案。 在学习过程中可以参考《计算机视觉研究》和Python的OpenCV库。此外,《机器学习实战行动:阅读并分析代码实现》,以及深化学习课程如“神经网络与深度学习”、“改进深度神经网络”,特别是卷积神经网络(CNN)等也是重要的内容来源。基于深度学习的计算机视觉潇湘学院提供详细的课程笔记、PPT和资源。 《用于视觉识别的卷积神经网络》探讨了在自然语言处理中的应用,同时介绍了几种深度学习框架如仅标头使用C++11编写的无依赖深度学习库以及MATLAB/Octave工具箱。该工具箱包括深层信任网(DBN)、堆叠式自动编码器、卷积神经网络(CNN)和香草神经网络等方法,并且每种方法都提供了一些入门示例以帮助理解。 MatConvNet是用于构建与训练深度学习模型的MATLAB库,它支持多种类型的神经网络架构。
  • ——现代途径:《Computer Vision. A Modern Approach》
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    本书《计算机视觉——现代途径》深入浅出地介绍了计算机视觉领域的核心概念、算法及应用技术,为读者提供了全面而系统的知识体系。 国外大学经典的计算机视觉教材,是入门学习的必读书籍,提供英文原版阅读体验。
  • 法及应用】Computer Vision: Algorithms and Application
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    《计算机视觉:算法及应用》一书深入浅出地介绍了计算机视觉的基本原理和实用算法,涵盖图像处理、特征检测、物体识别等多个方面。 Computer Vision Algorithms and Applications是一本关于计算机视觉算法及其应用的书籍或资料。这本书主要探讨了如何利用计算机技术来模拟人类视觉系统,并对图像数据进行处理、分析以及理解,涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。
  • 现代角下种新方法(Computer Vision: A Modern Approach)
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    本书《现代视角下的计算机视觉》提出了一种全新的计算机视觉研究方式,从当今技术发展的角度重新审视并探索了该领域内的各种问题和解决方案。 《计算机视觉:一种现代方法》是由Forsyth Ponce编写的近年来较为成功的计算机视觉教材之一。书中涵盖了广泛的主题,包括几何摄像机模型、光照与着色、彩色处理、线性滤波器技术、局部图像特性分析、纹理识别、立体视觉原理、从运动中推断结构的方法、聚类分割算法、组合及模型拟合技巧、跟踪机制和配准过程以及平滑曲面及其轮廓的生成。此外,书中还探讨了距离数据处理方法,并介绍了分类与图像分类技术的应用实例,如目标检测和识别专题研究等。 该书不仅条理清晰且系统性强,各章节之间相对独立;同时它强调理论知识的实际应用价值,并涵盖了近年来计算机视觉领域的最新研究成果和技术进展。
  • (robot vision)
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    机器视觉(Robot Vision)是机器人技术中的一个重要分支,它使机器能够通过相机和其他传感器获取图像信息,并进行分析和理解,以实现识别、检测及导航等功能。这项技术广泛应用于自动化生产、医疗诊断等领域,极大提升了工业效率与安全性。 ROS(Robot Operating System)是机器人领域广泛使用的开源操作系统,它为机器人硬件抽象、低级设备控制、任务管理及消息传递提供了标准化的接口与方法。其中,图像识别作为重要应用之一,主要涉及如何让系统理解和解析来自摄像头等视觉传感器的数据。 在ROS中,图像数据通常通过话题(Topic)传输,并使用`image_transport`和`cv_bridge`库将原始格式转换为OpenCV可处理的格式。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,支持二维码识别、物体识别等多种任务所需的功能。 Ubuntu Kinetic是ROS的一个版本,发布于2016年,基于Ubuntu 16.04 LTS(Xenial Xerus),提供稳定且功能丰富的环境以支持图像识别应用。 在ROS中实现图像识别首先需要配置相机驱动,并通过`camera_info_manager`来发布相机参数。接下来使用`image_transport`订阅如`camera/image_raw`等话题,将接收到的原始数据转换为OpenCV格式进行处理。利用边缘检测、特征匹配和颜色空间转换等功能可以对图像进行预处理。 对于二维码识别任务,ROS社区提供了包括集成ZBar或ZXing库在内的多个包(例如 `qr_code_detector`),这些工具能够自动地检测并解码二维码信息,并且需要正确配置参数以确保准确的识别结果。 除了简单的二维码识别之外,ROS还支持更复杂的图像处理如物体分类和目标追踪等任务。这通常涉及卷积神经网络(CNN)这类深度学习技术的应用。用户可以使用`roscpp`或`rospy`接口与TensorFlow、Caffe等框架交互,将训练好的模型部署到ROS系统中以实现实时的图像识别。 在实际项目开发过程中,可能还需要考虑性能优化问题(如多线程处理和GPU加速)以及如何应对光照变化、遮挡及噪声等因素对识别效果的影响。通过综合运用硬件接口、计算机视觉技术和机器学习方法,开发者能够构建出强大的机器人视觉系统。
  • 现代途径[Computer Vision: A Modern Approach] 中文版
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    《计算机视觉的现代途径》中文版系统介绍了计算机视觉领域的核心理论与技术,涵盖从基础概念到高级算法的广泛内容。 《计算机视觉:一种现代方法》中文版.part1.rar 文件由于大小限制被压缩成了两个文件,请分别下载后解压即可使用。
  • 场景识别:应用(Scene Recognition in Computer Vision
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    《场景识别:计算机视觉中的应用》探讨了如何利用算法和模型对图像或视频进行分析,以理解其所在的环境背景,涵盖从基础理论到实际案例的全面介绍。 在这个项目里,我将对15个场景数据库(包括卧室、海岸线、森林、高速公路、工业区、城市内部环境、厨房、客厅、山地景观、办公室、开阔乡村景色、商店内外部空间以及街道和郊区景象等)进行训练与测试。通过使用HOG特征提取技术来构建词袋模型,并采用集成学习分类器来进行场景识别工作。具体来说,最邻近分类器的准确率为55.0%,随机森林分类器为69.1%;直方图梯度提升分类器则达到了72.1%的准确性;线性支持向量机的表现稍好一些,其准确率是72.7%。而我们所开发的方法(Ours)表现最佳,准确率为74.2%。 此项目包含Python程序和相关数据集资源,旨在促进学术交流与学习研究活动。欢迎各位积极提出意见或建议,并期待着大家的反馈和支持!