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利用OpenCV和OpenGL构建增强现实应用。

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简介：
该项目最终工程代码基于OpenCV 2.4.11以及Qt 5.6.0（采用OpenGL渲染）进行了构建和实现。

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  • 利用OpenCV和OpenGL实现增强现实
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  • 利用OpenCV和OpenGL实现增强现实
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    本项目结合OpenCV与OpenGL技术，旨在开发一个增强现实系统，通过精确图像识别与三维渲染，实现在真实世界中叠加虚拟信息。 基于OpenCV2.4.11和Qt5.6.0（OpenGL）实现的增强现实最终工程代码。
     
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  • 基于ORB-SLAM2的Android AR应用：利用OpenGL实现增强现实功能...
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  • Python-利用TensorFlow和OpenCV构建实时物体识别应用
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  • 利用OpenCV进行图像增强的C语言实现
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  • 利用OpenCV ArUco模块与QT实现的增强现实技术(AR)
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    本项目采用OpenCV的ArUco模块结合QT框架，开发了一种高效的增强现实（AR）系统，旨在提供精准、互动性强的虚拟信息叠加体验。 基于OpenCV中的ArUco模块和QT实现的增强现实效果（AR），内含演示视频，需要有aruco标记才可以使用。如果打印的是其他aruco标记，则需要对其四个顶点按照标记的id重新获取坐标。
     
  • 利用OpenCV进行水下图像增强和修复
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    本项目运用OpenCV技术对水下拍摄的模糊、光线不足的图片进行处理，旨在通过算法提高图像清晰度及色彩饱和度，为水下摄影与科研提供技术支持。 Python, OpenCV, Math, Numpy, Sys
     
  • Python Streamlit应用：利用Python和Streamlit构建Web应用
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    本课程教授如何使用Python库Streamlit快速开发交互式Web应用程序。适合希望将数据分析或机器学习项目部署为用户友好的网页界面的学习者。无需前端编程经验。 使用Python和Streamlit构建的Web应用： 糖尿病风险预测 该应用程序展示了如何将机器学习、Python以及Streamlit结合来创建端到端的Web应用。您可以随时提出改进当前应用的想法。 欢迎各位提出需求并分享新的协作想法。
     
  • 使用OpenCV实现Yolov4的mosaic数据增强方法
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    本项目采用OpenCV库实现了YOLOv4算法中的mosaic数据增强技术，旨在提升模型在小样本情况下的泛化能力与检测精度。 简单看了一个关于Yolov4的介绍后了解到，Mosaic数据增强方法是将四张图片合为一张，并且长宽可以随机变化。理想情况下会结合图片集与标签集，在单张图片标注完成后，这四张合一的新图便无需再次标注。这里仅做一个简化实现：只把四张图片随机合并生成Mosaic图像集合，后续需要对这些新生成的图像进行单独标注。 下面是相应的C++程序代码： ```cpp #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读入四幅图片 string imageFile = D:/work_place/第二批图片/; } ``` 这里提供了一个开始的框架，具体实现细节根据实际需求进行调整。