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- 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4 部署DeepLabv3+模型
前面说了OpenCV DNN不光支持图像分类与对象检测模型。此外还支持各种自定义的模型，deeplabv3模型是图像语义分割常用模型之一，本文我们演示OpenCV DNN如何调用Deeplabv3模型实现图像语义分割，支持的backbone网络分别为MobileNet与Inception。预训练模型下载地址如下：
1.9K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏云深之无迹
OpenCV4源码分析-宏定义
之前文章写完有个Flag，要写OpenCV的解读，后面写了展会，看书等无关紧要的文章，现在距离12点还有21分钟，我就简短的写一点分析。
65730编辑于 2022-11-29 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
教程 | OpenCV4中的极坐标变换
极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。
4.4K20发布于 2019-12-06 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....
03 OpenCV代码测试与运行 OpenCV4支持CUDA运行的模块，主要包括 图像处理、视频读写、视频分析、传统的对象检测包括HOG、级联检测器、特征提取部分、卷积滤波与图像二值分析、图像分割模块。
4.3K21发布于 2019-10-24 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4中调用HED边缘检测算法
OpenCV4 DNN 模块，自定义层解析！ 觉得不错，请点【在看】支持！ 代码演示 OpenCV DNN本身是不支持该网络直接加载与执行的，必须通过OpenCV4中支持的自定义层方法，首先解析HED网络的自定义多层输出，然后重载它的forward方法之后，才可以正确执行。
4.7K41发布于 2019-06-14 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
总结 | 使用OpenCV4实现常见缺陷检测
机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。
1.8K10编辑于 2023-12-11 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4 调用HED边缘检测算法
全卷积网络的设计，通过权重融合层实现各个层相连接，去掉了VGG网络的后半部分，大大减少了网络浮点数计算次数，网络架构示意图如下： 代码演示 OpenCV DNN本身是不支持该网络直接加载与执行的，必须通过OpenCV4 Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
1.8K10编辑于 2022-08-29 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4中 Mat 对象 Base64 编解码
很多时候在开发中，需要保存图像为文本形式，以便于存储与传输。最常见的就是把图像文件编码为Base64的字符串存储与传输，然后在需要的时候从存储的字符串再解码为图像使用，我在OpenCV实验大师的软件开发中，对工作流涉及的图像存储多数都是采用了这种方式，发现非常方面。
73510编辑于 2024-03-18 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4中DIS光流算法与应用
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV4中新光流算法 - DIS光流 OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV 其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。
5.9K10发布于 2019-10-11 - 来自专栏JAVA
OpenCV4应用开发：入门、进阶与工程化实践
机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。
25710编辑于 2024-11-20 - 来自专栏信数据得永生
精通 Python OpenCV4：第三、四部分
在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深度学习 Python 库（TensorFlow 和 Keras）的深度学习领域。
1.9K10编辑于 2023-04-27 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
Python OpenCV4趣味应用系列(九)---划痕缺陷检测实例
比如Canny边缘检测也可以，只是阈值难于调节。当然，实现方法不唯一，大家可以自己尝试一下。
8.9K31发布于 2020-01-13 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4中如何使用Mask RCNN网络
object_detection/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz 生成OpenCV DNN模型可使用的描述文件，只有生成了描述文件之后才可以在OpenCV4 detection_masks = [100,C,15,15] 详解时候100跟N对应，C跟label对应表示类别信息 15x15表示mask的大小， 得分大于0.5表示对象像素 小于0.5表示非对象像素 模型调用 OpenCV4
2K20发布于 2019-07-25 OpenCV4 CSharp从入门到实战课
而OpenCV4作为当前的最新主要版本，带来了诸多性能优化和新特性。对于C#开发者而言，将OpenCV4与C#结合使用是一个极具吸引力的选择。 、Java和C#等语言绑定硬件加速：支持CPU指令集优化和GPU加速社区支持：庞大的开发者社区和丰富的学习资源二、OpenCV4开发环境搭建在开始OpenCV4的C#开发之旅前，需要完成开发环境的配置。 三、OpenCV4核心模块解析OpenCV4的功能被组织为多个模块，每个模块专注于特定的计算机视觉任务。了解这些核心模块对于高效使用OpenCV至关重要。1. 深度学习模块OpenCV4增强了深度学习支持：支持多种深度学习框架模型的导入预训练模型的使用神经网络推理四、OpenCV4图像处理实战技巧掌握了OpenCV4的基础知识后，让我们探讨一些实用的图像处理技巧 增强现实应用结合Unity等引擎，OpenCV可以实现：标记物识别与跟踪手势识别虚实融合3D场景重建六、OpenCV4开发最佳实践为了确保OpenCV4项目的成功，遵循一些最佳实践非常重要。1.
51810编辑于 2025-07-01OpenCV4系统化学习路线图(新版)
二、OpenCV4软件特性OpenCV4官方版是一款开源的跨平台计算机视觉库。 OpenCV4最新版软件兼容性强，支持Linux、Windows、Mac OS等多种操作系统，适用于机互动、物体识别、运动跟踪、图像分割等领域。 OpenCV4软件内置了Python、MATLAB、Ruby等语言的接口，用户能够轻松的使用和修改代码。 四、opencv4比opencv3多了哪些OpenCV 4相较于OpenCV 3，主要增加了对SIFT与SURF的支持、改进了DNN模块、增加了对特定网络结构的支持、新增了DNN例程、以及功能提升
65910编辑于 2024-05-29- 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
使用MinGW编译OpenCV4源码与配置使用演示
因为我安装了VS2015，所以一直是默认VS来编译，但是发现当从VS编译切换到mingw时候，OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码，重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境，实现了一个简单的测试程序。
2.7K20发布于 2020-05-04 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4 新特性 - 图像无缝克隆函数演示
Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
1.2K20编辑于 2022-06-06 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理
如何安装tensorflow object detection API框架，看这里：
2.7K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏机器人课程与技术
Ubuntu 18.04安装OpenCV4.0和环境配置
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4 .. 命令说明： -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES：OpenCV4以上版本默认不使用pkg-config，该编译选项开启生成opencv4.pc文件，支持pkg-config功能 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4：指定安装目录。 这里cmake命令执行会下载ippicv，需要等待比较长时间才能下载完成。 ? /include/opencv4/opencv -I/usr/local/opencv4/include/opencv4 g++ example.o -o opencv_example -L/usr/local REQUIRED)前面加上 set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv4/lib/cmake/opencv4) 否则执行$ cmake .命令时会报错： ?
4.5K22发布于 2019-11-27 - 来自专栏计算机视觉战队
OpenCV4系统化学习路线图与教程
OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。 学习路线图 从OpenCV4发布测试版本开始，作者就一直关注！ 根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python
2.1K10发布于 2019-05-22
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