正在使用opencv进行开发，或者正在学习opencv的小伙伴们，肯定知道当前opencv官网提供的opencv现有库中，不能满足我们对Opencv整体的学习需要，如CNN::CUDA,thinning()函数等，如果要使用完整的opencv库，就得对相应的opencv拓展模块contrib进行重新编译。但编译过程真的一言难尽，对于不熟悉cmake编译环境，或者visual studio的小伙伴们往往BUG频出。为了能解决大家在编译上的问题，减少不必要的时间浪费，这里博主为大家提供已经编译好的Opencv+contirb（411）的安装包。该安装包使用官网提供的opencv4.1.1+contirb4.1.1的源码使用cmake3.17.0和VS2017编译完成，实测可用，可直接下载。 该安装包内含： 1、opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe(官网提供的opencv411安装包) 2、已经编译完成的opencv411_contrib(内含x86、x64两个版本编译通过的install文件，以及opencv Debugx64的环境属性文件opencv_props）

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV-contrib是其扩展模块，包含了更多实验性的功能和最新的研究结果。本资源是已经使用CMake工具在Visual Studio 2019环境下编译好的OpenCV与OpenCV-contrib的版本，特别适合于在Windows系统上使用VS进行开发。 CMake是一个开源的跨平台自动化构建系统，它不直接构建项目，而是生成针对特定IDE（如Visual Studio、Xcode等）的项目文件。CMake的优点在于它可以管理不同平台和编译器下的构建过程，使得项目配置更加统一和简化。 在VS2019中使用这个预编译的OpenCV库，首先需要了解如何配置C++项目以链接到这些库。以下是一步一步的配置步骤： 1. **创建新项目**：在VS2019中，选择“创建新项目”，然后选择C++的控制台应用程序或其他类型的项目。 2. **配置CMake**：如果项目使用CMake，需要在CMakeLists.txt文件中指定OpenCV库的位置。添加如下代码： ``` find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries( ${OpenCV_LIBS}) ``` 这里的``应替换为你的项目名称。 3. **设置库路径**：在项目属性中，需要配置附加库目录，指向OpenCV的lib文件夹。同时，配置附加包含目录，指向头文件所在的include文件夹。 4. **使用OpenCV**：现在可以开始在代码中导入OpenCV头文件并使用库函数。例如： ```cpp #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); if (img.empty()) { std::cout << "无法读取图片" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Image", img); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 5. **运行与调试**：保存所有更改后，可以在VS2019中编译并运行项目。如果一切配置正确，程序将能够读取并显示图像。 在实际开发中，OpenCV可以应用于各种场景，如图像处理、特征检测、目标识别、视频分析等。OpenCV-contrib中的扩展模块提供了额外的功能，如深度学习模块（DNN）、XFeatures2D（特征检测与描述符）以及SIFT和SURF等经典算法。 注意，使用预编译库时，确保库版本与你的项目需求匹配，并且注意动态库与静态库的使用，这可能影响最终程序的大小和运行依赖。同时，对于OpenCV的更新版本，可能会有新的API和功能，因此定期检查官方文档和更新是很有必要的。 这个压缩包提供的预编译OpenCV与OpenCV-contrib库为开发者节省了编译时间，可以直接在VS2019项目中使用，提高了开发效率。只需正确配置项目，就可以充分利用OpenCV的强大功能进行计算机视觉相关的开发工作。

随着计算机视觉技术的快速发展，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）已成为该领域最为广泛使用的库之一。OpenCV是由一系列的C/C++函数和少量C++类构成了一个庞大的库，提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法。最新版本的OpenCV4.7为用户提供了更多的功能与改进，特别适合需要高级图像处理和视频分析功能的开发者。 在Windows平台特别是使用Visual Studio（VS）作为开发环境的用户，常常需要一个预先编译好的OpenCV版本，以便能够迅速开始项目。本编译版OpenCV 4.7为VS2022环境量身打造，不仅包含了标准的OpenCV 4.7.0库，还加入了opencv-contrib-4.7.0扩展模块，这些额外的模块提供了许多高级功能，如深度学习、特征匹配、文本检测等。 此外，本编译版还包含CUDA库支持，这意味着它可以利用NVIDIA的GPU加速计算。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使得开发者可以利用NVIDIA的GPU进行高性能计算。通过OpenCV与CUDA的结合，开发者可以大幅提升图像处理、视频分析及计算机视觉算法的执行速度，特别是在进行大规模数据处理和实时系统开发时，这种性能提升尤为显著。 编译版的安装和配置通常较为复杂，特别是涉及到环境变量的设置、库文件的链接等问题。然而，本编译版旨在简化这一过程，它已经预先配置好了所有必要的文件和设置，用户只需下载并解压缩，按照简单的指南操作后，即可在VS2022中顺利使用OpenCV 4.7的所有功能，无需担心底层的配置细节。 对于希望深入学习计算机视觉、进行图像处理、开发视觉检测系统或者需要利用GPU加速的用户来说，本编译版提供了一个高效、便捷的起点。它能够帮助用户快速搭建开发环境，缩短项目开发周期，并提供强大的库支持，以实现复杂的视觉处理任务。 在安装和使用过程中，用户需要注意文件名称列表中的opencv4.7.0，这是编译版的核心文件，其中包含了OpenCV库的所有二进制文件、头文件和库文件等。用户在配置项目时需要确保VS2022的项目属性中正确设置了包含目录和库目录，指定了相应的opencv_world470.lib和opencv_world470d.lib等库文件，并且正确引用了头文件。 此外，鉴于opencv-contrib-4.7.0模块的加入，用户还可以探索和使用许多高级和实验性的功能。例如，通过DNN模块可以利用深度神经网络进行图像和视频的分析处理。而随着机器学习在计算机视觉领域的不断发展，opencv-contrib模块将不断更新，提供更多的前沿功能。 CUDA库的支持对于使用NVIDIA GPU的用户来说是一大福音，它极大地提升了计算能力，尤其是在处理大规模数据时。例如，进行图像的实时处理和分析时，GPU加速可以显著提高帧率，这对于开发例如自动驾驶车辆的视觉系统、监控视频的实时分析以及医学图像处理等领域至关重要。 本编译版的OpenCV 4.7为VS2022环境下的计算机视觉开发者提供了一个功能强大、易于配置的开发平台。它不仅包含了大量的标准功能，还提供了opencv-contrib的高级特性以及GPU加速支持，极大地提高了开发效率和性能。

通过 OpenCV 加载视频文件 1.mp4，并使用 YOLOv8 模型进行姿态检测。它逐帧处理视频，检测人体关键点并绘制关键点及其连接。具体来说，代码首先加载 YOLOv8 模型并定义了关键点之间的连接关系。然后，它打开视频文件，并读取每一帧进行处理，检测出人体的关键点并绘制在帧上。最后，处理过的帧被写入到一个新的视频文件 out.mp4 中。通过 cv2.VideoWriter 对象将这些帧保存为输出视频，最终完成视频的姿态检测和保存。 在本篇技术文档中，我们将探讨如何利用Python语言结合OpenCV库与YOLOv8模型来实现视频文件中的人体姿态检测。具体步骤包括加载视频文件、加载YOLOv8模型、定义关键点之间的连接、逐帧读取与处理、检测人体关键点、绘制关键点及其连接，并最终将处理后的视频保存。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和视频分析功能。在本例中，我们首先需要使用OpenCV库中的功能来加载视频文件。OpenCV的VideoCapture类可以用来捕获视频文件的每一帧，这是进行帧分析和处理的基础。 接着，YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的实时对象检测系统，它能够快速准确地定位视频帧中的对象。尽管文档中未明确指出，但通常情况下，YOLOv8模型会以预训练的权重文件形式存在，代码首先需要加载这个预训练模型。加载模型后，接下来需要定义关键点之间的连接关系，这涉及到姿态估计的核心部分。通常在姿态估计中，我们关心的是人体关键点，如头、肩膀、肘部、手腕、髋关节、膝盖和脚踝等。YOLOv8模型的输出往往是一系列的坐标点，代表人体关键点的位置。 然后，代码将进入逐帧处理环节。这一步骤需要循环读取视频中的每一帧，并对每一帧运用加载的YOLOv8模型进行关键点检测。在检测到关键点后，需要将这些点绘制在视频帧上，通常会用线条将这些关键点连接起来，以便更好地展现人体的姿态。这一步骤在实际代码中通过调用绘图函数来实现，例如使用OpenCV的circle函数来标记关键点位置，line函数来连接关键点。 完成上述步骤后，每一帧都已添加了标记关键点和连接线的信息。这时，我们需要将这些帧写入到一个新的视频文件中，以便保存最终的姿态检测结果。这通常通过cv2.VideoWriter对象来实现，它允许我们将处理过的帧序列编码并保存为视频格式，如out.mp4。在这一步骤中，需要设置合适的视频编码格式和帧率等参数，以确保输出视频的质量和流畅性。 通过上述步骤，我们可以完成一个视频文件的人体姿态检测，并将结果保存为一个新的视频文件。这一过程不仅涉及到视频处理和计算机视觉知识，也融合了深度学习模型的应用，展示了如何将先进技术应用于现实世界的问题解决中。

【装甲板识别技术详解】 装甲板识别是一种计算机视觉技术，主要应用于军事、安全以及工业检测等领域，用于自动检测和识别特定目标，例如坦克、车辆或其他装备的装甲部分。在这个项目中，我们将深入探讨如何利用开源计算机视觉库OpenCV来实现装甲板的智能识别。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，包含了大量的预编译的图像处理和机器学习算法。它广泛应用于图像分析、视频处理和实时计算机视觉应用中。在装甲板识别的过程中，OpenCV能提供关键的工具和技术。 我们要进行图像预处理。这个阶段包括图像去噪（如使用高斯滤波器）、灰度化（将彩色图像转换为灰度图像）以及直方图均衡化（增强图像对比度）。这些步骤有助于提高后续特征提取和目标检测的准确性。 接下来是特征提取。常见的方法有边缘检测（如Canny算法）、角点检测（如Harris角点检测）和尺度不变特征变换（SIFT或SURF）。在装甲板识别中，我们可以利用装甲板的形状、颜色或纹理特征，选择合适的特征提取算法。 然后，我们进行目标检测。OpenCV提供了多种检测方法，如Haar级联分类器、Local Binary Patterns (LBP) 和HOG（Histogram of Oriented Gradients）。Haar级联分类器常用于人脸识别，但在装甲板识别中，可能需要训练自定义的级联分类器以适应装甲板的特征。LBP和HOG则更适合于纹理和形状的描述，可能更适用于装甲板的轮廓和纹理特性。 此外，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）也常用于目标检测，尤其是对于复杂场景下的装甲板识别。通过训练一个带有大量装甲板样本的CNN模型，可以实现更精确和鲁棒的识别效果。例如，YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是常用的实时目标检测框架，它们能在单次前向传播中完成目标检测，适合装甲板的快速识别需求。 在识别过程中，我们还需要考虑姿态估计，即确定装甲板的方向和角度。这可以通过极线几何、RANSAC（Random Sample Consensus）等算法实现。同时，为了提高识别的可靠性，可以采用多尺度检测策略，确保在不同大小的装甲板上都能得到准确的结果。 识别结果的后处理也很关键，包括非极大值抑制（NMS）以去除重复检测，以及连通组件分析来确定装甲板的完整边界。 基于OpenCV的装甲板识别是一个综合运用计算机视觉理论和实践的过程，涵盖了图像预处理、特征提取、目标检测、姿态估计和后处理等多个环节。通过不断优化算法和模型，可以提高识别的准确性和效率，满足实际应用场景的需求。在视觉考核任务中，我们可以根据提供的数据集，运用上述方法进行实战演练，进一步提升装甲板识别的技术水平。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 树莓派是一款基于Linux系统的微型单板计算机，体积小巧但功能强大，广泛应用于DIY项目、嵌入式开发、机器人控制和自动化领域。本项目利用树莓派结合Python编程语言和OpenCV计算机视觉库，实现了颜色识别、小车巡线和物体跟随等功能。以下是对相关技术点的简要说明： 树莓派： 树莓派支持多种操作系统，常用的是基于Debian的Raspbian系统。它配备GPIO接口，可直接连接传感器、电机等硬件，适合进行物联网和机器人项目开发。 Python： Python语言语法简洁，适合快速开发和原型验证。在树莓派上，Python常用于控制硬件、处理图像数据和实现算法逻辑。 OpenCV： OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，支持图像处理、视频分析和目标检测等功能。通过USB摄像头获取图像后，可利用OpenCV进行实时处理。 颜色识别： 通过设定颜色阈值，使用cv2.inRange()函数提取图像中特定颜色的区域。这一功能可用于识别路径颜色或目标物体颜色，是实现巡线和跟随的基础。 小车巡线： 巡线功能依赖于颜色识别和边缘检测算法（如Canny或Sobel），识别出路径后，结合传感器数据控制小车方向，使其沿预定轨迹行驶。 物体跟随： 通过目标检测算法（如Haar级联、YOLO等）识别目标物体，并使用跟踪算法（如KCF、光流法等）持续追踪其位置，进而控制小车移动，实现自动跟随。 USB摄像头： 摄像头用于实时采集图像数据，OpenCV通过cv2.VideoCapture()读取视频流，并对每一帧进行处理。 系统集成： 将图像处理、颜色识别、目标跟踪与小车控制逻辑（如PID控制）结合，构建一个完整的智能小车系统，实现自动巡线和物体跟随功能。

基于yolov11+3588开发的车牌识别系统（源码+按照部署教程+图片） 环境 python 3.11.x rk3588/rk3588s rknn-toolkit 2.3.0 lprnet.rknn(lprnet.pt/lprnet.onnx) 车牌识别 也可以直接直接用paddleocr 不管是什么框架都需要用车牌数据集进行训练 车牌检测可以使用yolo obb或seg，可以直接获取车牌倾斜角度，方便矫正 项目中的模型为演示模型，识别率较低，主要学习原理 安装 apt update apt install ffmpeg # 本项目只能在3588开发板中运行，无法在pc和服务器上运行 cd rknn-yolov11-plate # 安装项目依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 替换rknn api 运行时驱动，防止不是2.3.0版本 cp -f lib/librknnrt.so /usr/lib 运行 # 运行后查看控制台输出 python src/main.py

在当今信息化快速发展的时代，自动化处理和分析大量数据的需求日益增长。其中，图片转表格功能作为数据录入和信息提取的重要环节，受到了广泛的关注和研究。基于Python开发的图像处理和表格提取解决方案具有强大的灵活性和适应性，尤其在使用OpenCV和PaddlePaddle这样的开源库时，可以有效地实现图片中信息的智能识别和转换。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和分析的函数，是进行图像处理的有力工具。OpenCV支持多种编程语言，但以Python接口最为友好，因此在Python项目中应用广泛。借助OpenCV，开发者可以轻松实现图像预处理、特征提取、目标检测等关键步骤。 PaddlePaddle（Parallel Distributed Deep Learning）是百度研发的深度学习平台，提供了丰富的深度学习模型和算法，支持各种硬件环境。它以易用性和高性能著称，尤其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面展现出强大的功能。在图片转表格的项目中，可以利用PaddlePaddle进行训练和部署，实现对图片中文字的高准确率识别。 结合Python、OpenCV和PaddlePaddle的优势，可以构建一个高效稳定的图片转表格系统。通过Python脚本控制整个流程，其次利用OpenCV进行图像的预处理和定位，确定表格的位置和单元格的布局；接着，将预处理后的图像或图像区域传给PaddlePaddle的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）模型，由模型进行文字的识别和提取；将识别出的文字按照表格的格式进行排版，生成可编辑的表格文件，如CSV或Excel格式。 从项目标签“Python项目”可以看出，该解决方案主要面向具有一定Python编程基础的开发者。Python因其简洁易学的特点，已成为数据处理和科学计算领域的首选语言。Python项目往往具有代码简洁、开发周期短、社区支持广泛的优势，因此非常适合用于快速开发图片转表格这样的实用工具。 在项目实践中，可能需要处理多种类型的图片，包括但不限于扫描件、截图、不同分辨率的照片等。每种类型可能对应不同的挑战，如模糊度、噪声、倾斜等，这就需要在使用OpenCV进行图像预处理时，设计出更加智能和健壮的算法来应对这些挑战。 此外，对于表格的转录，不仅要能够准确识别出表格中的文字，还需要能够理解表格的结构。这可能涉及到表格线的检测，以及如何将识别出的文字准确地填入对应的单元格中。在复杂情况下，还需要进行一定的上下文理解，以正确地处理合并单元格、跨行或跨列等复杂情况。 基于Python、OpenCV和PaddlePaddle的图片转表格项目，是将图像处理技术和深度学习相结合的产物，它不仅能够提高数据录入的效率，还能减少人为错误，对于提高工作效率和数据准确性具有重要意义。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，专为图像处理和计算机视觉任务设计。在Android平台上，OpenCV提供了丰富的API和工具，使得开发者能够方便地在移动设备上实现各种图像分析和识别功能。这个"opencv-4.9.0-android"版本是OpenCV针对Android平台的特定优化版本，包含了最新的特性和性能改进。 1. **OpenCV库的核心功能**： - 图像处理：包括滤波、边缘检测（如Canny、Sobel、Laplacian）、色彩转换（如BGR到灰度、HSV等）、直方图均衡化等。 - 特征检测：如SIFT、SURF、ORB、FAST等，用于图像匹配和物体识别。 - 机器学习：支持SVM、KNN、决策树、随机森林等算法，可用于分类和回归任务。 - 三维重建：通过立体视觉或结构光技术实现3D模型构建。 - 人脸识别：包括Haar特征级联分类器和LBPH等方法。 - 实时视频分析：在Android摄像头流上进行实时图像处理。 2. **Android平台上的集成与应用**： - 使用NDK（Native Development Kit）编译OpenCV库，将C++代码打包成.so动态库文件。 - Android Studio中配置OpenCV库，通过JNI（Java Native Interface）调用C++接口。 - 创建CameraBridgeViewBase子类，实现图像预览和处理的界面。 - 使用Android权限管理，确保应用有访问相机和存储的权限。 - 处理Android多线程问题，例如在AsyncTask或Camera.PreviewCallback中处理图像。 3. **OpenCV-4.9.0的新特性**： - 性能提升：优化了核心算法，提高处理速度，适应移动设备的计算能力。 - 新的机器学习模块：可能引入了新的分类器和深度学习模型。 - 支持新格式：可能增加了对新型图像或视频格式的支持。 - API改进：简化了开发者使用某些功能的流程，提高了代码可读性。 - 兼容性增强：可能增强了对不同Android版本和硬件的兼容性。 4. **开发实践**： - 安装OpenCV SDK：下载并导入Android Studio，配置项目依赖。 - 图像处理示例：如实现二维码识别、图像拼接、美颜效果等。 - 物体识别：训练自己的模型或者使用预训练模型进行目标检测。 - 人脸检测与追踪：实现实时的人脸检测和表情识别。 - 虚拟现实应用：结合ARCore或ARKit进行混合现实体验。 5. **调试与优化**： - 使用Android Profiler分析CPU、内存和GPU使用情况，优化性能。 - 对比不同优化选项，如硬件加速、多线程处理等。 - 考虑功耗和性能平衡，优化算法以降低电池消耗。 6. **社区支持与资源**： - OpenCV官方文档：提供详细的API参考和教程。 - Stack Overflow和GitHub：获取解决问题的社区支持和示例代码。 - OpenCV样本项目：通过官方提供的示例了解如何实际应用。 "opencv-4.9.0-android"是为Android开发者准备的OpenCV库，它提供了广泛的计算机视觉功能，并在新版本中持续优化以满足移动设备的需求。开发者可以利用这些功能创建各种创新的图像处理和视觉识别应用。

在物联网（IoT）领域，车牌识别技术是智能交通系统中的关键组成部分，广泛应用于停车场管理、高速公路收费等场景。本文将详细讲解“臻识车牌识别机”如何打开道闸的方法，以及与之相关的SDK（软件开发工具包）的使用。 臻识车牌识别机是一款集成了高精度图像处理和车牌识别算法的智能设备。它能够实时捕获车辆图像，通过先进的图像分析技术，自动识别车牌号码，从而实现无人值守的自动化管理。 打开道闸的方法通常包括以下步骤： 1. **硬件连接**：确保车牌识别机已正确连接到道闸控制系统，包括电源线、控制线和网络线。电源线为设备供电，控制线用于发送开闸指令，而网络线则用于传输识别结果至后台管理系统。 2. **软件配置**：在后台管理系统中，设置臻识车牌识别机的相关参数，如设备ID、IP地址、端口号等，确保设备与系统间的通信畅通。 3. **车牌识别算法**：当车辆驶入识别范围，识别机会触发快门捕捉车辆图像，然后运用内置的车牌识别算法进行解析。算法通常包含图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等多个阶段。 4. **开闸指令**：一旦识别成功，系统会接收到车牌号码，并对比数据库中的授权信息。如果车辆具有通行权限，系统会向道闸控制器发送开闸指令，道闸接收指令后执行开闸动作。 5. **异常处理**：在识别失败或无授权的情况下，系统可能会发出警告，同时道闸保持关闭状态。管理员可以通过监控界面查看问题并采取相应措施。 接下来，我们讨论SDK的使用。SDK是开发者用来集成车牌识别功能到自己应用中的工具包，通常包括以下内容： 1. **库文件**：包含必要的动态链接库或静态库，供开发者在自己的程序中调用识别功能。 2. **头文件**：定义了接口函数和数据结构，帮助开发者理解如何使用SDK。 3. **示例代码**：提供了基础的调用示例，帮助开发者快速上手。 4. **文档**：详细说明了SDK的功能、使用方法和注意事项。 5. **开发环境支持**：SDK可能支持多种编程语言，如C++、Java、Python等，适应不同开发者的需要。 在实际开发过程中，开发者需根据SDK提供的接口，编写代码来与臻识车牌识别机进行交互，如启动识别、获取识别结果、设置参数等。同时，需要适配不同的操作系统和硬件平台，如32位或64位系统，这正是SDK(64λ)所指的64位版本的SDK。 通过正确配置和使用臻识车牌识别机及其SDK，可以实现高效、准确的车牌识别和自动道闸控制，提升智能交通系统的效率和安全性。在开发过程中，对SDK的深入理解和灵活运用至关重要，同时也要注意设备的硬件连接和系统的稳定运行。