Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(5)
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(4)https://developer.aliyun.com/article/1427065了解 MNIST 手写数字数据库可在这个页面上公开获得 MNIST 数据库(或美国国家标准混合技术研究院数据库)。该数据库包括一个包含 60,000 个手写数字图像的训练集。 其中一半是由美国人口普查局的雇员撰写的,而另一半是由美国的高中生撰写....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(4)
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(3)https://developer.aliyun.com/article/1427064执行 2D 到 3D 空间的转换请记住,我们有一个参考图像reference_image.png,并且我们希望 AR 应用跟踪该图像的打印副本。 出于 3D 跟踪的目的,我们可以将此打印图像表示为 3D 空间中的平面。 让我们定义局部坐标系的方....

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(3)
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(2)https://developer.aliyun.com/article/1427063使用 MOG 背景减法器OpenCV 提供了一个名为cv2.BackgroundSubtractor的类,该类具有实现各种背景减法算法的各种子类。您可能还记得,我们之前在第 4 章,“深度估计和分段”中,特别是在“GrabCut 算法的前景检测....

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(2)
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(1)https://developer.aliyun.com/article/1427062总结在本章中,我们学习了有关检测关键点,计算关键点描述符,匹配这些描述符,滤除不匹配项以及查找两组匹配的关键点之间的单应性的方法。 我们探索了 OpenCV 中可以用于完成这些任务的多种算法,并将这些算法应用于各种图像和用例。如果我们将关键点的....

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11(1)
六、检索图像并将图像描述符用于搜索与人眼和大脑相似,OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库,从而启用基于图像的搜索。 此外,我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 (请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。)本章将向您展示如何使用 OpenCV 检测图像的特征,并利用它们来匹配和搜索图像。 在本章中,我们将拍摄....

Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:1~5
一、设置 OpenCV您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。在本书中,您将学习利用 Pyt....

OpenCV 图像处理学习手册:6~7
六、计算摄影计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。高动态范围图....


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