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OpenCV3.0 3.1版本的改进
OpenCV现在更新到了3.1版本，相对OpenCV2有了很大改进，其中对于硬件加速，移动开发（IOS，android）的支持成为亮点。
1K50发布于 2019-01-18 - 来自专栏架构之巅
opencv3.0 无法使用FeatureDetector.SURF
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常： OpenCV
1.2K31发布于 2020-11-09 - 来自专栏一棹烟波
OpenCV3.0 HDR（高动态范围）示例代码以及用法
OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法，样例代码的路径为： .\sources\samples\cpp\tutorial_code\photo\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参考文献为《Recovering high-dynamic range radiance maps from photographs》，作者主页：http://www.pauldebevec.com/Research/HDR/。 作者主页上有实验的测试图片序列，可以下载下来，配合样例代码使用。OpenCV官方文档
2.5K70发布于 2018-01-12 - 来自专栏linux百科小宇宙
Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0
要求树莓派更新安装gcc-5.0或g++-5.0才可以使用，但在树莓派上安装那玩意并不划算，所以我建议在老版本的Ubuntu环境下按照官方教程操作，从apt获取4.9以下的GNU交叉编译工具，交叉编译OpenCV3.0
1.6K00发布于 2021-06-06 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
图像凸性检测函数convexityDefects在Python2.7下使用opencv3.0的问题
最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。 不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。 总结： 出现这样的问题是因为OpenCV3.0版本还不够稳定还是我的编程错误呢？不知道各位有没有遇到类似的问题，特此提出来，希望大家讨论一下！
1.7K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏sofu456
opencv 图像融合（局部处理）
可以显示出单个通道的RGB彩色图像 3.颜色空间 cvtColor(src,dst,COLOR_BGR2GRAY);颜色空间转换 4.泊松融合（opencv3.0
1.3K30发布于 2019-07-09 - 来自专栏计算机视觉工坊
自动驾驶之多传感器融合-硬件篇(激光雷达)
下载2 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：计算机视觉，即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍，包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。
76050发布于 2021-07-05 - 来自专栏一棹烟波
张正友标定法示例 (含源代码)
而从opencv3.0开始，新增了一种鱼眼相机标定模型，在fisheye::空间下。两种模型的主要区别在于像与物的投影关系不同，具体的文献资料依然是数不胜数，这里就不赘述。
4K80发布于 2018-01-12 - 来自专栏小詹同学
人脸识别（三）——源码放送
人脸识别1：链接: https://pan.baidu.com/s/1jJ4sR34 密码: 73w3（orl人脸库压缩包在里面，自行解压） 人脸识别2：MFC程序opencv3.0后版本没有CvvImage
1.7K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏微卡智享
C++ OpenCV图像分割之KMeans方法
在opencv3.0中提供了这样一个函数，直接调用就能实现自动聚类，非常方便。
4.4K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏计算机视觉战队
中文车牌识别系统
已跟EasyPR整合 java fan-wenjie 1.2 fan-wenjie/EasyPR-Java 懒人版 fan-wenjie 1.5 git/oschina 兼容性 当前EasyPR是基于opencv3.0 Contributors liuruoze：1.0-1.2，1.5版作者 海豚嘎嘎(车主之家)：1.3版算法贡献者，提升了车牌定位与字符识别的准确率 Micooz：1.3-1.4版架构重构，linux与mac支持，opencv3.0
11.8K91发布于 2018-04-17 - 来自专栏计算机视觉工坊
近期激光雷达点云的3D目标检测方法
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1.2K50发布于 2021-05-20 - 来自专栏NLP/KG
【4】配置和运行Opencv常见的一些问题总结，以及bug解决。
特征点的时候加了两个头文件，如下 #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include <opencv2/legacy/legacy.hpp> 报错： 解决方案： opencv3.0
2.3K30编辑于 2022-12-21 - 来自专栏linux百科小宇宙
Linux下源码编译安装OpenCV
安装OpenCV2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132884.htm Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0
5.9K00发布于 2021-06-13 - 来自专栏机器学习实践二三事
ubuntu14.04+caffe2+OpenCV3.0安装的一些问题
CUDART_VERSION >= 8000 ) 之后make就没问题了 考虑到最麻烦也是最有可能出问题的就是会编译OpenCV，特此提供教程（详细版），如果欧老师的行不通，你就看我的吧 编译安装OpenCV 下载OpenCV3.0
1.1K80发布于 2018-01-02 - 来自专栏学习笔记（宝藏）
爬虫实例三：阴阳师原画壁纸
帧率 fps = 0.2 # 图片尺寸 img_size = (1920, 1080) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # opencv3.0
88230发布于 2021-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenCV实现SfM（二）：双目三维重建[通俗易懂]
注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录： 文章目录 #极线约束与本征矩阵 在三维重建前，我们先研究一下同一点在两个相机中的像的关系。 本文中使用SIFT特征，由于OpenCV3.0将SIFT包含在了扩展部分中，所以官网上下载的版本是没有SIFT的，为此需要到这里下载扩展包，并按照里面的说明重新编译OpenCV（哎~真麻烦，-_-!）。 得到匹配点后，就可以使用OpenCV3.0中新加入的函数findEssentialMat()来求取本征矩阵了。得到本征矩阵后，再使用另一个函数对本征矩阵进行分解，并返回两相机之间的相对变换R和T。
3.8K11编辑于 2022-08-31 - 来自专栏计算机视觉工坊
单目视觉系统检测车辆的测距方法（Mobileye单目测距等7种方法）
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10.6K40发布于 2021-10-11 - 来自专栏CVPy
OpenCV检测篇（一）：猫脸检测
这是因为OpenCV3.0之后，把一些还在最新的，但不是很稳定的，还在测试阶段的东西放在了contrib模块里面。而且官方默认不带contrib模块。
4.3K30发布于 2017-04-07 - 来自专栏计算机视觉工坊
PREDATOR: 低重叠三维点云的配准方法（CVPR2021）
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1.7K31发布于 2021-05-20
腾讯云开发者
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