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「最全」实至名归,NumPy 官方早有中文教程,结合深度学习

机器之心报道

参与:一鸣、Jamin

NumPy 无疑是很多机器学习研究者和开发者的「白月光」。如此优秀的项目,没有中文版怎么行?近日,机器之心发现 NumPy 官方早在去年就已出了一个中文版网站,涵盖 NumPy 的一切。

图像基础、OpenCV入门3——图像灰度化、二值化与图像加噪


一、图像灰度化

1. 图像灰度化概念

Python-连续图片合成视频(python多张图片拼接成一张图片)

前言

很多时候,我们需要将图片直接转成视频。下面介绍用python中的OpenCV将进行多张图合成视频。

cv2安装

不要直接用pip install cv2,这会报错。有很多人建议用打开window自带的cmd,然后运行 pip install opencv-python ,但是我这样操作失败了。

探索Python中的人脸识别:深入pyfacelib库

在当今数字化时代,人工智能技术正以前所未有的速度发展,人脸识别作为其中的一项关键技术,在安全、监控、社交媒体等多个领域发挥着重要作用。Python,作为一种广受欢迎的编程语言,提供了丰富的库来支持人脸识别的开发。今天,我们将深入探讨一个名为pyfacelib的Python库,它专门用于人脸识别和人脸检测任务。

相机标定:关于用Levenberg-Marquardt算法在相机标定中应用

LM算法在相机标定的应用共有三处。

(1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参。OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2。

(2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参。OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2。

(3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵。OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate。

FPGA、OpenCV和单片机怎么选(fpga和单片机的区别和联系)

单论行业前景的情况下优先级如下:

  1. 首选FPGA;
  2. 其次是OpenCV;
  3. 最后是51和STM32;

下面是自己对这三个行业的一点见解。

1.FPGA

学习难易:FPGA的学习成本非常高,FPGA没有什么封装好的片内资源给你用,都是你需要什么就写什么,而且对于使用者的英文学习程度有一定的要求;FPGA很少有靠谱的资料和教程,市面上做FPGA教程的,拿来入门还可以,但是做到开拓性的工作基本上只有官方的文档和论文能查询,而且学习的时间成本很高,单片机编译烧录基本上在几分钟之内就可以完成,但是FPGA上稍微成规模的设计一次综合实现都要在30分钟以上。

EmguCV带你领略OpenCV的.NET奇幻之旅


OpenCV(27)——轮廓拟合(opencv轮廓筛选)

前言

在计算轮廓时,可能并不需要实际的轮廓,而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。比如矩形其实都是差不多的轮廓,都是长宽不相等且平行的四边形,那么只要提供一个近似的轮廓,我们就可以区分形状。

Python编程 - 基于OpenCV实现人脸识别(实践篇)爬虫+人脸识别

一.案例概述

Bash
本案例需要一定的Python编程基础并掌握OpenCV基本使用。
时间仓促:初略编写文档

效果如下:

开发环境:

操作系统:Windows 10

开发工具:PyCharm 2019.2版本

python版本:3.6.7

双目立体视觉 I:标定和校正(双目视觉目标检测与定位)

作者:Ali Yasin Eser

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