看OpenCV如何在python中实现图像检测!

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在我们生活中,常见的图像处理软件有Adobe Photoshop、Adobe Illustrator等。然而,并非只有软件才能实现图像处理,通过编程手段也是能实现的


今天,小天将要带着大家走进计算机视觉,了解如何通过编程手段实现图像处理!

所谓计算机视觉,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。


在近些年发展普及的“人脸识别”和“无人驾驶”,其实都属于计算机视觉的范畴,图像处理是一门借助计算机对图像进行分析从而获得所需结果的技术,一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。


OpenCV是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。


OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说,它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库,并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。

而OpenCV-Python是OpenCV的python API。OpenCV-Python不仅速度快,也易于编码和部署(由于前端的Python包装器)。这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

OpenCV( 开源计算机视觉库,Open Source Computer Vision Library)因后台由用C / C++编写的代码组成,运行速度快,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

那么问题来了,到底如何借助OpenCV来进行进行图像处理呢?


为了让大家对OpenCV在图像处理领域的应用有全面的了解,超级数学建模携手唐老师推出 《OpenCV计算机视觉实战》

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适用群体


  • 图像处理爱好者

  • Python使用者,机器学习爱好者

  • 掌握Python语法,希望入门图像处理的在校学生或者社会人士


注意事项


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