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【SLAM】ubuntu 18.04 编译安装 OpenCV 3.2.0 时出现哈希错误本文首发于❄慕雪的寒舍在amd64的ubuntu 18.04 desktop上编译安装 OpenCV 3.2.0 的时候，我遇到了cmake构建错误。错误的核心报错如下

22.OpenCV轮廓匹配原理介绍与使用轮廓匹配（Contour Matching）是计算机视觉中的一种重要方法，主要用于比较两个轮廓的相似性。它广泛应用于目标识别、形状分析、手势识别等领域。

OpenCV 图形API（29）图像滤波-----GMat类cv::GMat 是 OpenCV 的 G-API 模块中的一个核心类，用于定义计算图中的数据节点。G-API 是 OpenCV 中的一个模块，旨在通过定义高效、可优化的图像处理管道来加速图像处理任务。cv::GMat 类似于传统 OpenCV 中的 cv::Mat，但它不是直接存储图像数据，而是表示计算图中的一个操作或节点。

图像颜色空间对比（Opencv）系列文章：

OpenCV 图形API（30）图像滤波-----腐蚀操作函数erode()使用特定的结构元素腐蚀图像。cv::gapi::erode 是 OpenCV 的 G-API 模块中用于执行图像腐蚀操作的函数。腐蚀是一种基本的形态学操作，通常用来移除物体边界上的小结构，或者断开两个连接在一起的对象

OpenCV图像形态学详解图像形态学（Image Morphology）是数字图像处理领域的一个重要分支，主要研究基于形状的图像处理技术。它最初源于对生物体形态的研究，后来被引入到图像分析中，成为提取图像中有用形状特征的有效工具。

day26图像处理OpenCVOpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列 C++ 类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。

进来有惊喜

OpenCV 表情识别一、OpenCV表情识别介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉任务的开源库，提供了丰富的图像处理和机器学习工具。表情识别则是计算机视觉领域的重要分支，旨在通过分析图像或视频中的人脸特征，判断出人物所表达的情感状态，如高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。结合 OpenCV 进行表情识别，能借助其强大功能实现高效且准确的表情判断。

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opencv指纹匹配一、指纹匹配概述指纹匹配是指通过比较两个指纹图像的特征，判断它们是否来自同一手指的过程。在实际应用中，如门禁系统、考勤系统、刑侦鉴定等领域，指纹匹配技术发挥着重要作用。OpenCV 作为强大的计算机视觉库，为指纹匹配提供了丰富的工具和方法，一般可借助特征提取、特征匹配等步骤实现指纹匹配。

OpenCV 图形API（24）图像滤波-----双边滤波函数bilateralFilter()应用双边滤波到图像。该函数对输入图像应用双边滤波，如 http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html 所描述的那样。bilateralFilter 可以很好地减少不需要的噪声，同时保持边缘相当锐利。然而，与大多数滤波器相比，它的速度非常慢。

# 基于OpenCV与Dlib的人脸融合技术实现在图像处理领域，仿射变换和人脸融合是两个非常有趣且实用的技术。仿射变换可以用于图像的几何变换，而人脸融合则可以创造出令人惊叹的视觉效果。本文将通过两个具体的代码示例，详细介绍如何使用Python、OpenCV和Dlib库实现这些功能。我们将从简单的仿射变换开始，逐步深入到复杂的人脸融合技术。

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Python基于OpenCV和SVM实现中文车牌识别系统GUI界面说明：这是一个系统实战项目，如需项目代码可以直接到文章最后关注获取。随着智能交通系统和智慧城市的发展，车牌识别技术在车辆管理、交通监控、停车场收费等领域发挥着重要作用。传统的车牌识别系统主要针对英文和数字的识别，而在中国，车牌包含中文字符，增加了识别的复杂性。因此，开发一个能够高效准确识别中文车牌的系统具有重要的实际应用价值。本项目基于 OpenCV 和支持向量机（SVM）算法，结合 Python 编程语言，实现了一个中文车牌识别系统，并通过 `tkinter` 构建了用户友好的图形化界面，方便用户上传图

23.OpenCV轮廓逼近与拟合在计算机视觉中，轮廓是图像中边界或形状的重要表达形式。然而，直接从图像中提取的轮廓常常包含大量冗余点，且噪声较多。为了更好地描述图像中的形状，我们通常需要对轮廓进行逼近和拟合，从而降低数据维度、获得光滑的形状描述，并便于后续分析处理。本文将介绍轮廓逼近与拟合的基本原理，在 OpenCV 中如何使用相关函数（如 approxPolyDP、fitLine、boundingRect、minEnclosingCircle、fitEllipse 等）实现这些操作，并通过代码示例展示实际应用。

Canny边缘检测优化实战总结：本文深入讲解了Canny边缘检测的优化策略：下期预告：《霍夫变换》将深入讲解直线/圆环检测原理与优化方法。

边缘检测基础（Sobel/Laplacian）总结：本文系统讲解了边缘检测的基础技术：下期预告：《Canny边缘检测》将深入讲解最优边缘检测算法的原理与实现。

opencv(C++)处理图像颜色假设需要构建一个简单的算法，用于识别图像中所有具有指定颜色的像素。为实现这一目标，该算法需要接受一张图像和一种颜色作为输入，并返回一张二值图像，显示哪些像素具有指定的颜色。此外，还需要在运行算法之前指定一个容差值（tolerance），以决定接受某种颜色的宽松程度。

搞程序的心海

OpenCV 进阶实战与技巧——图像处理的全面解析在上篇文章中，我们一起迈入了 Python OpenCV 的奇妙世界，学习了图像的读取、显示和保存等基本操作：用Python和OpenCV开启图像处理魔法之旅-CSDN博客。今天，我们将继续深入，探索图像的各种变换、滤波、边缘检测以及更深入地理解图像的数据表示和属性。准备好进一步驾驭你手中的像素了吗？Let's go!

进来有惊喜

OpenCV 微笑检测在当今数字化时代，计算机视觉技术取得了飞速的发展。微笑检测作为其中一个有趣且实用的应用场景，被广泛应用于娱乐、安防、人机交互等多个领域。OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，为我们实现微笑检测提供了丰富的工具和便捷的接口。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 进行微笑检测，包括原理、实现步骤以及代码示例。

搞程序的心海

用Python和OpenCV开启图像处理魔法之旅你是否曾好奇计算机是如何“看懂”这个世界的？从人脸识别到自动驾驶，计算机视觉技术正日益渗透到我们的生活中。而 OpenCV (Open Source Computer Vision Library)，作为一个强大的开源计算机视觉库，正是我们探索这个奇妙世界的强大工具。

# 利用OpenCV和Dlib实现疲劳检测：守护安全与专注在当今快节奏的生活中，疲劳和注意力不集中是许多人面临的常见问题，尤其是在驾驶、学习等需要高度集中精力的场景中。疲劳不仅影响个人的健康和安全，还可能导致严重的事故。为了应对这一挑战，计算机视觉技术提供了一种有效的解决方案，通过实时监测人的生理状态，及时发现疲劳迹象并发出警报。本文将介绍如何利用OpenCV和Dlib库实现疲劳检测功能，尤其是通过监测眼睛的闭合程度来判断疲劳状态。