上一节我们学习了利用 OCR 技术对图形验证码进行识别的方法，但随着互联网技术的发展，各种新型验证码层出不穷，最具有代表性的便是滑动验证码了。
本节我们首先介绍下滑动验证码的验证流程，然后介绍一个简易的利用图像处理技术来识别滑动验证码缺口的方法。
1. 滑动验证码
说起滑动验证码，比较有代表性的服务商有极验、网易易盾等，验证码效果如图所示：
2024年10月03日
上一节我们学习了利用 OCR 技术对图形验证码进行识别的方法，但随着互联网技术的发展，各种新型验证码层出不穷，最具有代表性的便是滑动验证码了。
本节我们首先介绍下滑动验证码的验证流程，然后介绍一个简易的利用图像处理技术来识别滑动验证码缺口的方法。
说起滑动验证码，比较有代表性的服务商有极验、网易易盾等，验证码效果如图所示：
2024年10月03日
在许多应用中，我们需要知道头部相对于相机是如何倾斜的。例如，在虚拟现实应用程序中，人们可以使用头部的姿势来呈现场景的正确视图。在驾驶员辅助系统中，一个摄像头可以用头部姿态估计来判断司机是否注意到了道路。当然，我们可以使用基于头部姿势的手势来控制一个没有手的应用程序/游戏。显然，头部姿势估计在生活中是很有用的。
2024年10月03日
为什么要使用OpenCV呢，第一库的绝大部分是免费的，你完全可以在你的软件程序中免费使用OpenCV并可以查看到源码。如果发现了问题，你也可以根据自己的经验进行修复。而且使用 OpenCV 的也并不需要开源你的项目。
C++
优点：
运行速度：相比起Python程序C++程序一般会运行的比较快。
2024年10月03日
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。
为什么要检测坑洼？
坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。
一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。
2024年10月03日
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多常用的图像处理和计算机视觉算法。以下是一些常见的算法和简要的解释：
1. 图像处理算法：
- 图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于平滑图像或去除噪声。
- 边缘检测：包括Sobel、Canny等算法，用于检测图像中的边缘。
- 图像变换：包括傅里叶变换、霍夫变换等，用于频域分析和检测图像中的直线或圆。
2024年10月03日
（注：部分代码参考作者 skyblue NG 博客修改，部分代码在新的版本不适用，所以作了修改，在3.7上可以正常运行。）
上节谈到如何通过自动查找边缘，获取文档轮廓来进行透视转换的问题，在图像文件比较清晰的情况下，这个转换还是很简单的，但是也存在先天的缺陷，就是实际应用所获得的图像并不是那么好获取文档轮廓，所以我们得另辟蹊径来解决这个问题，方法就是通过人工鼠标选取需要转换的区域来实现。这样可以适用于大多数情况。
整体的思路是这样的：
第一步：需要用到tkinter图形界面，构建一个GUI用于图像导入等操作
2024年10月03日
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和图像处理库，它提供了丰富的功能和工具，可用于解决各种视觉任务和问题。在OpenCV的背后，有着复杂而精妙的结构，这些结构包含了各种模块、功能和数据结构，为计算机视觉的发展和应用提供了重要支持和基础。本文将深入探索OpenCV的结构，以帮助读者更好地理解计算机视觉的基础。