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小王爱学人工智能

OpenCV的轮廓检测轮廓是图像中连续的、闭合的曲线段，代表物体的边界（如圆形的轮廓是一条闭合曲线）。OpenCV 的轮廓检测通过 cv2.findContours() 实现，可用于形状识别、物体计数、图像分割等场景。

九年义务漏网鲨鱼

PyTorch 训练随机卡死复盘：DataLoader × OpenCV 多进程死锁，三步定位与彻底修复一次真实的 debug 日志，记录我在图像检测训练中碰到的“训练进度条偶发停住但无报错”的玄学问题，最后定位到 DataLoader 的 fork 启动方式与 OpenCV 线程的组合导致的死锁。下面是复盘出现的bug以及debug方法。

机器视觉opencv教程（三）：形态学变换（腐蚀与膨胀）形态学变换的两个核心基础操作，二者效果完全相反，是后续组合操作的基础。核在二值化图像上滑动，对核值为 1 的区域与被覆盖的图像区域进行「相乘」，取计算结果的最小值作为中心像素的新值。

Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV DNN模块深度学习与图像处理本课程将深入探讨OpenCV的深度学习模块DNN，学习如何将预训练的深度学习模型集成到OpenCV中，以实现高级图像处理任务。通过本课程，学员能够理解DNN模块的基本原理，掌握模型的加载与使用方法，并能够独立完成图像分类、目标检测等任务。

Python OpenCV图像处理与深度学习:Python OpenCV性能优化与高效图像处理本课程将深入探讨如何通过多线程和NPU加速等技术优化OpenCV程序的性能，提高图像处理的速度和效率。通过本课程的学习，学员将能够掌握提升OpenCV应用性能的关键技术，使图像处理程序更加高效。

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学习 Android (十八) 学习 OpenCV (三)在上一章节，我们进一步的对 OpenCV SDK 中的 API 有了更近一步的，接下来我们继续学习“椒盐噪声”这个名字非常形象地描述了这种噪声的特点：

OpenCV计算机视觉实战（23）——目标检测详解在现代视觉系统中，从监控安防到智能驾驶，准确且高效地识别并定位图像中的目标对象是核心能力。本文在介绍经典的 HOG + SVM 行人检测、Haar 级联分类器以及自定义 HOG + SVM 分类器训练的基础上，深入探讨了非极大值抑制、ROI 加速、级联细化、硬负样本挖掘等实战优化技巧。

警告：OPENCV_FFMPEG_READ_ATTEMPTS (current value is 4096)[ WARN:0@38.425] global cap_ffmpeg_impl.hpp:1599 grabFrame packet read max attempts exceeded, if your video have multiple streams (video, audio) try to increase attempt limit by setting environment variable OPENCV_FFMPEG_READ_ATTEMPTS (current value is 40

星期天要睡觉

（纯新手教学）计算机视觉（opencv）实战十一——轮廓近似（cv2.approxPolyDP）系统性地讲清楚什么是轮廓近似、背后的算法逻辑、各参数的含义、epsilon 如何选、代码每行在做什么、常见坑与调参思路。

OpenCV轻松入门_面向python（第四章色彩空间类型转换）色彩空间类型转换是指，将图像从一个色彩空间转换到另外一个色彩空间。色彩空间也称为颜色空间、彩色空间、颜色模型、彩色系统、彩色模型、色彩模型等。例如，在使用OpenCV 处理图像时，可能会在 RGB 色彩空间和 HSV 色彩空间之间进行转换。在进行图像的特征提取、距离计算时，往往先将图像从 RGB 色彩空间处理为灰度色彩空间。

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（纯新手教学）计算机视觉（opencv）实战十二——模板匹配（cv2.matchTemplate）模板匹配（Template Matching）是一种在大图中查找小图（模板）的常见方法。其基本思路是：将一张待搜索图像与一个模板图像进行滑动比对，通过计算相似度来确定模板在大图中的最佳匹配位置。

Java视觉跟踪入门：使用OpenCV实现实时对象追踪视觉跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支，它允许我们在视频序列中持续定位移动对象。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库来实现一个简单的视觉跟踪系统。

Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV对象检测入门-Haar级联分类器与人脸检测通过本课程，学员们将了解对象检测的基本概念，特别是如何使用OpenCV中的Haar级联分类器进行对象检测。同时，学员将能够掌握人脸检测的实现方法，并能够将这些技术应用到其他对象检测任务中。

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OpenCV 4.1.1 编译错误解决方案（cudaoptflow.hpp not found）在 Jetson 平台编译 OpenCV 4.1.1 + contrib 时出现如下错误：即使在 CMake 中添加了：

Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV图像滤波入门通过本课程，学员们将掌握图像滤波的基本概念，了解如何使用OpenCV实现图像的平滑滤波和锐化滤波，从而能够有效地改善图像质量。

OpenCV-CUDA 图像处理二者在核心数量、适用任务、线程特性上存在显著区别，具体对比如下：CPU与GPU通过分工协作发挥最大功效，具体分工为：

Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV视频处理入门通过本课程，学员们将学习如何使用Python和OpenCV库来处理视频文件，包括读取视频、捕获摄像头视频流、处理视频帧以及保存处理后的视频，同时，能够独立完成基本的视频处理任务。

程序员之电工基础-CV程序解决目标检测兴趣爱好来了，决定研发一个产品。涉及到电工和机械等知识，所以记录一下相关的基础知识。今天的内容又回到了我的主营板块！！哈哈！！为后续整体集成做准备，先测试目标检测部分的能力。

肥仔哥哥1930

基于OpenCv做照片分析应用一（Java）这里今天遇到的场景是前端打印一个pdf文件，右上角里面嵌入一个照片。照片嘛，肯定因为个体差异，机器拍出来的位置肯定是可能有瑕疵，需要人为干预剪裁，这样那里迁入的才好看。虽然pdf是设备上自己组装的，但是因为某些原因，这里需要后端吃亏处理下。

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计算机视觉（四）：二值化二值化，就是将图像从彩色或灰度模式转换为只有两种颜色（通常是黑色和白色）的模式。这个过程的本质是设定一个阈值 (Threshold)，将图像中所有像素的灰度值与这个阈值进行比较。