1.Pythonå¼åè¦ç¨å°å¤å°ç¥è¯ç¹
2.计算机视觉方面快速入门的人脸重要工具之一:OpenCV
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计算机视觉方面快速入门的重要工具之一:OpenCV
近年来,人工智能发展迅速,识别全球多国规划发展人工智能。语言源语言源码我国也大力推进人工智能,码人众多高校成立人工智能学院与专业。脸识在AI领域,人脸php自动新闻采集源码计算机视觉与数字图像处理至关重要,识别人脸识别、语言源语言源码刷脸支付、码人自动驾驶等是脸识其重要应用。图像与视觉技术深入日常生活,人脸吸引大量学习与研究者。识别在这一过程中,语言源语言源码陪聊陪玩源码OpenCV成为不可或缺的码人工具。
提及计算机视觉,脸识图像处理为其预处理过程。图像处理通过数学函数与变换分析数字图像,挖掘潜在信息,不进行推理。处理包括压缩、增强、复原、匹配、描述与识别,涉及去噪、蜀桑源源码分割与特征提取。
计算机视觉研究如何让机器“看见”,通过摄像头模拟人眼识别、跟踪、测量。比如,环绕建筑拍摄视频重建三维模型,摄像头拍摄前方场景判断通行可能性。视觉获取环境信息对于人类来说是自然而然的,但计算机视觉复杂,是一个逆问题,信息恢复过程信息不足,代刷源码搭建增加复杂性。因此,计算机视觉研究任重道远。
图像处理与计算机视觉需在计算机中处理数据,研究人员面临重复工作问题。Intel提出OpenCV概念,通过包含通用算法,避免重复,加速研究进程。OpenCV由C/C++函数与类构成,支持多种编程语言与操作系统,方便算法验证,苹果上架源码成为计算机视觉领域重要工具。
OpenCV 4.0引入二维码检测器、ONNX转换等新功能,完善接口,优化算法与模块,改进核心功能,提高性能。新版本支持C++,移除C语言API,添加G-API等模块,增强深度学习支持。版本更新持续优化,集成深度学习模型,简化问题解决,提高效率。
本书基于OpenCV 4.1.2,深入探讨OpenCV功能与图像处理、计算机视觉应用。内容覆盖基础知识、数据处理、图像操作、直方图、滤波、形态学、目标检测、分析修复、特征点匹配、立体视觉、视频分析与机器学习。以Python语言为基础,提供函数清单、算法解释,帮助读者快速入门。
零基础学习OpenCV 4,本书作为指南,适合具备计算机视觉与Python编程基础的读者。内容从安装OpenCV 4开始,介绍模块结构与源代码,到图像处理基础知识,再到高级应用。每一章结合相关图像处理知识,深入解释OpenCV 4函数使用方法,提供示例代码。本书覆盖直方图绘制、图像模板匹配、卷积、噪声处理、边缘检测、形态学操作、形状与轮廓检测、傅里叶变换、图像分割与修复、特征点检测、相机成像原理、视频跟踪与机器学习应用。
学习本书,读者将掌握OpenCV 4的大量函数与功能,通过示例程序理解原理与应用。虽然本书不涵盖所有内容,熟练掌握介绍部分,对未涉及领域也能快速上手。通过本书,读者能深入了解计算机视觉与OpenCV,激发学习热情。
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