Opencv
關(guān)注創(chuàng)建者：馬國(guó)杰 創(chuàng)建時(shí)間：2015-07-17
Opencv的實(shí)例教程
OpenCV3編程入門(mén)以當(dāng)前最新版本的OpenCV最常用最核心的組件模塊為索引，深入淺出地介紹了OpenCV2和OpenCV3中的強(qiáng)大功能、性能，以及新特性。書(shū)本配套的OpenCV2和OpenCV3雙版本的示例代碼包中，含有總計(jì)兩百多個(gè)詳細(xì)注釋的程序源代碼與思路說(shuō)明。讀者可以按圖索驥，按技術(shù)方向進(jìn)行快速上手和深入學(xué)習(xí)。
《OpenCV3編程入門(mén)》要求讀者具有基礎(chǔ)的C/C++知識(shí)，適合研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及相關(guān)領(lǐng)域的在校學(xué)生和老師、初次接觸OpenCV但有一定C/C++編程基礎(chǔ)的研究人員，以及已有過(guò)OpenCV 1.0編程經(jīng)驗(yàn)，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3編程的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員。《OpenCV3編程入門(mén)》也適合于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的業(yè)余愛(ài)好者、開(kāi)源項(xiàng)目愛(ài)好者做為通向新版OpenCV的參考手冊(cè)之用。
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目錄：
第一部分 快速上手OpenCV 1
第1章 邂逅OpenCV 3
第2章 啟程前的認(rèn)知準(zhǔn)備 39
第3章 HighGUI圖形用戶(hù)界面初步 63
第二部分 初探core組件 83
第4章 OpenCV數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與基本繪圖 85
第5章 core組件進(jìn)階 107
第三部分 掌握imgproc組件 151
第6章 圖像處理 153
第7章 圖像變換 247
第8章 圖像輪廓與圖像分割修復(fù) 303
第9章 直方圖與匹配 345
第四部分 深入feature2d組件 375
第10章 角點(diǎn)檢測(cè) 377
第11章 特征檢測(cè)與匹配 395
展開(kāi) OpenCV是英特爾（Intel）公司發(fā)起的一個(gè)開(kāi)源應(yīng)用平臺(tái)，借助該平臺(tái)能夠開(kāi)發(fā)高效的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用項(xiàng)目。
《OpenCV編程案例詳解》以實(shí)例介紹了如何使用OpenCV構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，《OpenCV編程案例詳解》的系統(tǒng)主要包括常用函數(shù)介紹類(lèi)系統(tǒng)和應(yīng)用類(lèi)系統(tǒng)兩類(lèi)。常用函數(shù)介紹類(lèi)系統(tǒng)以介紹函數(shù)的使用為主。在這類(lèi)系統(tǒng)中主要介紹了常用OpenCV函數(shù)的使用方法，并對(duì)這些函數(shù)進(jìn)行了不同形式的參數(shù)調(diào)用。應(yīng)用類(lèi)系統(tǒng)嘗試解決一些實(shí)際問(wèn)題，用最簡(jiǎn)單的方法實(shí)現(xiàn)一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓讀者能夠了解該類(lèi)系統(tǒng)的主要算法、解決問(wèn)題的基本思路，同時(shí)能夠更深入地了解如何更好地使用OpenCV處理實(shí)際問(wèn)題。《OpenCV編程案例詳解》各章的內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立，因此不需要按照順序從第1章開(kāi)始閱讀，讀者可以自由選擇自己感興趣的內(nèi)容來(lái)學(xué)習(xí)。
《OpenCV編程案例詳解》中的全部系統(tǒng)均以當(dāng)前的最新版本OpenCV 3.0版本進(jìn)行介紹。《OpenCV編程案例詳解》在處理問(wèn)題時(shí)，盡量屏蔽了無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)，即將OpenCV作為一個(gè)黑盒來(lái)使用。
《OpenCV編程案例詳解》提供的教學(xué)系統(tǒng)能夠讓讀者快速掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的相關(guān)知識(shí)，盡快掌握?qǐng)D像處理的相關(guān)算法和系統(tǒng)構(gòu)建，讓圖像處理的零基礎(chǔ)入門(mén)開(kāi)發(fā)者能夠盡快成為一名從業(yè)人員。《OpenCV編程案例詳解》提供的學(xué)習(xí)系統(tǒng)均含有詳細(xì)的注釋?zhuān)x者能夠在具有一定C++開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)、圖像處理零基礎(chǔ)的情況下完全自主地進(jìn)行自學(xué)。《OpenCV編程案例詳解》能夠?yàn)樵谛W(xué)生、教師、入門(mén)者、專(zhuān)業(yè)人員、愛(ài)好者等不同身份的讀者提供參考。
展開(kāi) OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每個(gè)學(xué)習(xí)Opencv的同學(xué)去學(xué)習(xí)，是一本很不錯(cuò)的教程，講解的十分詳細(xì)，是OpenCV學(xué)習(xí)必備文檔。
跟很多開(kāi)源軟件一樣OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于調(diào)用。OpenCV 包含了超過(guò) 2500 個(gè)算法和函數(shù)，幾乎任何一個(gè)能想到的成熟算法都可以通過(guò)調(diào)用OpenCV的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，超級(jí)方便。本資源包含了各種算法實(shí)現(xiàn)以及其程序代碼，方便讀者使用，另外有大量實(shí)例提供給讀者參考！
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展開(kāi) 一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知識(shí)體系》，觀前提醒，本篇文章涉及知識(shí)點(diǎn)巨大，建議先收藏，再慢慢學(xué)習(xí)。
本篇文章目的將為你詳細(xì)羅列 Python OpenCV 的學(xué)習(xí)路線與重要知識(shí)點(diǎn)。核心分成 24 個(gè)小節(jié)點(diǎn)，全部掌握，OpenCV 入門(mén)階段就順利通過(guò)了。
01
OpenCV 初識(shí)與安裝
本部分要了解 OpenCV （Open Source Computer Vision Library）的相關(guān)簡(jiǎn)介，OpenCv 可以運(yùn)行在多平臺(tái)之上，輕量級(jí)而且高效，由一系列 C 函數(shù)和少量 C++類(lèi)構(gòu)成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等語(yǔ)言的接口，所以在學(xué)習(xí)的時(shí)候，要注意查閱資料的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)相關(guān)問(wèn)題。
這個(gè)階段除了安裝 OpenCV 相關(guān)庫(kù)以外，建議收藏官方網(wǎng)址，官方手冊(cè)，官方入門(mén)教程，這些都是最佳的學(xué)習(xí)資料。
模塊安裝完畢，需要重點(diǎn)測(cè)試 OpenCV 是否安裝成功，可通過(guò) Python 查詢(xún)安裝版本。
展開(kāi) OpenCV 從攝像頭讀取每一幀，你可以通過(guò)處理每一幀進(jìn)行人臉檢測(cè)。你需要一個(gè)性能強(qiáng)大的 PC，不過(guò)我的五歲大的筆記本用著還行。
來(lái)源:掘金
Opencv的相關(guān)專(zhuān)題、標(biāo)簽、搜索
Opencv的最新內(nèi)容
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，本研究采用 OpenCV 和 Mediapipe Holistic 來(lái)精準(zhǔn)識(shí)別姿勢(shì)的關(guān)鍵標(biāo)記以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)，隨后依據(jù)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）架構(gòu)進(jìn)行模型訓(xùn)練。
本研究的實(shí)時(shí)手語(yǔ)檢測(cè)項(xiàng)目，以 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為核心，致力于從視頻源中高效學(xué)習(xí)并精準(zhǔn)分類(lèi)手語(yǔ)手勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別與解釋手語(yǔ)手勢(shì)的功能。
</strong>我們正在推進(jìn)三個(gè)方向的探索：</p><ul><li><strong>建模自動(dòng)化：</strong>將整車(chē)建模周期從2-3周縮短到1-2周，實(shí)現(xiàn)85%自動(dòng)化率，并建立統(tǒng)一的虛擬主模型體系；</li><li><strong>后處理智能化：</strong>開(kāi)發(fā)了基于OpenCV的螺栓快速建模工具，以及模態(tài)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，將模態(tài)分析時(shí)間從2天縮短到2分鐘；</li><li><strong>
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2-2 -安裝Python
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2-3 - Python開(kāi)發(fā)的VS代碼設(shè)置
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3-4 -安裝所需軟件包Dlib OpenCV
使用 Python 和 OpenCV 為實(shí)際應(yīng)用程序部署 YOLOv11 模型。
我們采用了仿真器內(nèi)置的OpenCV標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)參建模，輸出圖像同步生成物體的2D/3D邊界框與語(yǔ)義標(biāo)簽。
圖3 環(huán)視OpenCV魚(yú)眼相機(jī)傳感器配置
3、BEV圖像生成與AVM拼接
利用已知相機(jī)內(nèi)參和標(biāo)定區(qū)域結(jié)構(gòu)，通過(guò)OpenCV完成圖像去畸變與投影矩陣求解，逐方向生成BEV視圖（Bird's Eye View）。
三、圖像處理與AVM合成驗(yàn)證集
如前文所述，本文使用的AVM腳本是基于車(chē)輛四周，位于相鄰兩個(gè)相機(jī)重疊視野的標(biāo)定物，通過(guò)選取參考投影區(qū)域?qū)崿F(xiàn)魚(yú)眼相機(jī)到BEV的轉(zhuǎn)化，以前視魚(yú)眼相機(jī)為例：
圖6：投影區(qū)域及BEV轉(zhuǎn)化示意圖
首先，由于是仿真?zhèn)鞲衅鞯臉?biāo)準(zhǔn)OpenCV魚(yú)眼相機(jī)模型，焦距、中心像素位置、畸變參數(shù)等內(nèi)參均已知，可直接使用OpenCV的去畸變函數(shù)實(shí)現(xiàn)去畸變
級(jí)聯(lián)分類(lèi)器（'haarcascade_frontalface_default.xml'）
這個(gè)級(jí)聯(lián)分類(lèi)器由 OpenCV 設(shè)計(jì)，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)千張圖像來(lái)檢測(cè)正面。需要下載相同的 .xml 文件并用于檢測(cè)人臉。我們已將文件上傳到 GitHub 存儲(chǔ)庫(kù)。
現(xiàn)在我們已經(jīng)有了所需的一切，讓我們從代碼開(kāi)始：
第 1 步：導(dǎo)入庫(kù)
首先，讓我們導(dǎo)入 TensorFlow、NumPy、OpenCV、Pillow 和 Matplotlib 的必要庫(kù)。
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在本文中，我們探討了三種流行的圖像分割技術(shù)：Mask R-CNN、GrabCut 和 OpenCV。
讓我們了解一下，什么是 Mask R-CNN 和 GrabCut 的圖像分割？
1 什么是 R-CNN？
R-CNN代表基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一個(gè)開(kāi)創(chuàng)性的對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)，將對(duì)象定位和識(shí)別結(jié)合到一個(gè)端到端的深度學(xué)習(xí)框架中。
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為了模擬真實(shí)相機(jī)鏡頭中的畸變效應(yīng)，VTD提供了lensDistortion工具，包含兩種畸變仿真方法：
方法一：基于OpenCV的參數(shù)化方法
該方法依賴(lài)于供應(yīng)商提供的相機(jī)規(guī)格數(shù)據(jù)，通過(guò)OpenCV的畸變參數(shù)（如k1、k2、k3、p1、p2）以及內(nèi)參矩陣參數(shù)（fx、fy、cx、cy），結(jié)合相機(jī)的視場(chǎng)角（fov）和分辨率（resolution）等數(shù)據(jù)，進(jìn)行畸變建模。
