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华法林的小助手

windows c++环境使用VScdoe配置opencv[1] 锦辉. 如何优雅地在你的Vscode上使用C++opencv [DB/OL]https://zhuanlan.zhihu.com/p/402378383. 2022

何以解忧唯有撸码

OpenCvSharp基于颜色反差规避FBA面单贴标2第一版的劣势原理同上一边博客记录，在基础上改造的更加细致些，100*100的贴标区域，很容易让原本就不大的FBA纸箱，留下更多空白区域，并且空白区域和原厂标签空隙不足贴下一张新的标签，导致东一张西一张，虽然能够满足规避原厂标签的初衷，但是如果客户需要贴多张标签，就会捉襟见肘

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透视与逆透视，及opencv中的warp解析一下 OpenCV 中的 warp（变换）操作，特别是与透视相关的 warpPerspective。

OpenCV ：基于 Lucas-Kanade 算法的视频光流估计实现目录一、光流估计基础认知1.1 什么是光流估计？1.2 光流估计的 3 个核心前提二、核心算法：Lucas-Kanade 稀疏光流

在目标图像中查找带 Alpha 掩码的 PNG 图标样本量较少，但如果能通过数据增强（如上一个回答中提到的方法）来扩充数据集，深度学习模型也是一个可行的方案。

星期天要睡觉

计算机视觉（opencv）实战三十二——CascadeClassifier 人脸微笑检测（摄像头）在计算机视觉的应用中，人脸识别和表情分析是非常热门的研究方向。微笑检测是表情识别的一个子任务，通过识别用户的微笑状态，可以用于交互、娱乐、市场调查、驾驶员疲劳监测等场景。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 调用摄像头，实时检测人脸和微笑，并对代码逐行拆解，深入理解其实现原理。

星期天要睡觉

计算机视觉（opencv）实战二十九——图像风格迁移在计算机视觉中，图像风格迁移（Neural Style Transfer）是一项非常有趣的应用。它可以将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上，比如把一张人脸图像转换成梵高的《星空》风格。本篇文章将通过 OpenCV 的 dnn 模块，结合预训练的 PyTorch 模型，实现一个简易的风格迁移程序。

蜉蝣之翼❉

编译OpenCV 无法解析的外部符号 cv::xfeatures2d::VGG::getDef编译OpenCV 无法解析的外部符号 cv::xfeatures2d::VGG::getDef 编译OpenCV 无法解析的外部符号 cv::xfeatures2d::VGG::getDefaultName opencv_contrib 批生成后缺失xfeatures2d.lib 等等问题解决方案

Monkey的自我迭代

图像拼接（反向拼接巨难，求指教！）现在有这样的两张图片，我们怎样可以进行图片拼接，然后得到一张新图片下面我先讲下大致操作关键点A与找到的两个关键点 X、Y的欧氏距离分别 d1、d2，且d1<d2。欧氏距离(关键点A，关键点X)=d1。欧氏距离(关键点A，关键点Y)=d2。（1）d1<d2，比值较大:可能不是匹配点，通常是由噪声引起的。（2）d1<d2，比值较小:是匹配点。

何以解忧唯有撸码

OpenCvSharp基于颜色反差规避FBA面单贴标01规避原理1.抠图，根据色差或者根据固定包裹位置以及包裹尺寸抠出纸箱图片2.色差，获取纸箱上所有背景色的灰度值

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OpenCV的cv2.VideoCapture如何加GStreamer后端在 OpenCV 里，“后端”通常指Video I/O（VideoCapture、VideoWriter）或 GUI（HighGUI）真正依赖的底层实现，而不是说整个 OpenCV 库本身有一个统一的“后端”。换句话说，OpenCV 把“怎么读摄像头/视频文件/网络流”以及“怎么把图像显示到窗口”抽象成统一的 API，但底层到底用 FFmpeg、GStreamer、V4L2、DirectShow、MSMF、AVFoundation 还是 Qt、GTK、Win32，就由“后端”决定。

答题卡识别改分项目目录核心思路分步实现与代码解析1. 环境准备与工具函数定义2. 图片预处理3. 轮廓提取与筛选3. 轮廓提取与筛选

4步OpenCV-----扫秒身份证号这段代码用 OpenCV 做了一份“数字模板字典”，然后在银行卡/身份证照片里自动找到身份证号那一行，把每个数字切出来跟模板比对，最终输出并高亮显示出完整的身份证号码，下面是代码解释：

潮汐退涨月冷风霜

数字图像处理(1）OpenCV C++ & Opencv Python显示图像和视频

机器视觉之图像处理篇图像平滑处理包含：1 均值滤波 2 方框滤波 3 高斯滤波 4 中值滤波 5 双边滤波均值滤波(Mean filtering)：是指用当前像素点周围nxn个像素值的均值来代替当前像素值。边界点的处理可以扩展当前图像的周围像素点padding

小王爱学人工智能

OpenCV一些进阶操作代码实现：代码是有关于图像直方图的计算、绘制以及直方图均衡化（增强图像对比度）展开，使用了 OpenCV（cv2）进行图像处理，Matplotlib 进行可视化等操作。以下是分步骤解析：

OpenCV：图像透视变换透视变换（Perspective Transformation），也叫投影变换，是一种将图像从一个二维坐标系映射到另一个三维坐标系的非线性变换。简单来说，它能模拟人眼视角的变化，把倾斜拍摄的“斜视图”转换成正面拍摄的“正视图”。

星期天要睡觉

计算机视觉（opencv）实战二十一——基于 SIFT 和 FLANN 的指纹图像匹配与认证指纹识别是生物特征识别中的经典应用，其核心任务是从指纹图像中提取稳定的特征点，并将这些特征与模板指纹进行匹配，从而判断两幅指纹是否属于同一人。本文使用 SIFT 特征点检测和 FLANN 匹配器实现简单的指纹认证，并逐行解析代码。

星期天要睡觉

计算机视觉（opencv）实战十七——图像直方图均衡化图像处理领域中，直方图是一种非常重要的工具，它能够反映一幅图像中像素灰度分布的整体情况。而直方图均衡化则是一种常用的图像增强技术，可以有效改善图像的对比度，使暗部更亮、亮部更亮，从而让细节更加清晰。

Monkey的自我迭代

SIFT特征匹配实战：KNN算法实现指纹认证这个利用了前面学到的SIFT特征检测来实现的，然后这里主要就是引入了一个新的匹配器。这里匹配是用KNN算法进行匹配的。下面来看下细节。