作者：Ali Yasin Eser 编译：ronghuaiyang（AI 公园）
2024年07月26日
上一节介绍了如何openCV的透视转换方法的应用，并构建了一个基于给定四角点转换鸟瞰图的方法函数，这一节将继续这个运用，通过查找边缘的方法实现自动转换的功能。
实现步骤实际上很简单，只需要三步：
第一步：查找文档的边缘
第二步：通过边缘查找文档轮廓并找到四个角点的坐标
2024年07月26日
OpenCV库在计算机视觉任务中的地位和作用是非常显著的，而且他里面集成了很多常用的图像处理包，能够非常方便的进行图像的各种变换，像图像特征提取、图像拼接等很多任务都有相应的函数可以直接调用，底层使用C++封装，特别是能够支持GPU运算，这对于任务加速是非常有意义的，支持GPU的版本要求用户自己编译，然后安装。特别是3.4版本以后，将SIFT特征提取、Stitcher图像拼装等模块从OpenCV主分支中移至OpenCV_contrib中，因此以往的安装方法不能满足需要。下面逐步进行说明安装过程。
2024年07月26日
本教程计划把opencv源码中的python样例代码解析一遍。
因为经典就是经典，我接触opencv也10多年了，发现至今还是离不开它。
所以，这种经典而又基础的知识点，是值得花时间好好整理一份的。
2024年07月26日
在计算机视觉和图像处理中，霍夫圈变换是一种用于检测图像中圆形的变换方法。与霍夫线变换类似，霍夫圈变换也是通过投票机制来确定最优的形状。在OpenCV中，提供了相应的函数和接口，可以方便地使用霍夫圈变换来检测图像中的圆形。
2024年07月26日
在本教程中我们将学习在你的Fedora系统中设置OpenCV-Python。针对Fedora 18（64位）和Fedora 19（32位）进行以下步骤。
可以通过两种方式在Fedora中安装OpenCV-Python：1）从fedora存储库中可用的预构建二进制文件安装，2）从源代码进行编译。在本节中，我们将同时看到这两种方法。
2024年07月26日
在本章中，您将学习
2024年07月26日
机器之心整理
参与：思
如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。
2024年07月26日
目标检测是图像处理的重要组成部分。自动驾驶汽车必须检测车道，路面，其他车辆，人，标志和信号等。我们生活在一个动态的世界中，一切都在不断变化。对象检测的应用无处不在。
2024年07月26日
当今时代最令人头疼的事情就是找不到停车位，尤其是找20分钟还没有找到停车位。
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
本期我们将一起通过使用摄像头和少量代码来实现最简单的智能停车系统。该解决方案所使用的概念非常简单。它由具有以下两个脚本组成：