OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它被广泛应用于图像处理和计算机视觉相关的项目中。这个教程是由段力辉编译的OpenCV官方教程的中文版本，特别针对Python编程语言，使得中国开发者能更方便地学习和理解OpenCV的功能和用法。 在Python中使用OpenCV，你可以实现以下主要知识点： 1. 图像读取与显示：使用`cv2.imread()`函数读取图像，`cv2.imshow()`创建窗口并显示图像，`cv2.waitKey()`控制程序暂停等待用户操作。 2. 图像基本操作：包括图像的拷贝、裁剪、缩放、旋转等，通过`copy()`、`crop()`、`resize()`、`rotate()`等函数完成。 3. 图像颜色空间转换：如从BGR到灰度、HSV等颜色空间，使用`cv2.cvtColor()`函数进行转换。 4. 图像滤波：包括平滑滤波（均值、高斯滤波）和边缘检测（Sobel、Canny），使用`cv2.filter2D()`和相应的边缘检测函数。 5. 特征检测：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、关键点检测（SIFT、SURF、ORB），这些是物体识别和追踪的基础。 6. 图像形态学操作：如腐蚀、膨胀、开闭运算，用于消除噪声、连接断开的线条或填充小孔洞。 7. 目标检测：使用Haar级联分类器或HOG+SVM进行人脸、行人等目标检测。 8. 机器学习与深度学习：OpenCV支持多种机器学习算法（如SVM、KNN），并集成了深度学习模块(DNN)来加载预训练的模型，如TensorFlow、Caffe等框架的模型。 9. 视频处理：读取、写入视频文件，帧处理，以及基于帧的图像操作。 10. 图像和视频流的实时处理：结合OpenCV与Python的多媒体库，可以实现摄像头的实时图像处理。 11. 图像拼接和全景图创建：通过匹配特征点和计算变换矩阵实现。 12. 三维重建：通过多视图几何，如立体匹配和结构从运动(SFM)技术，构建3D模型。 13. 文本检测与识别：利用OCR（光学字符识别）技术，提取和识别图像中的文本。 在段力辉的这个中文教程中，你将系统地学习到上述所有知识点，并通过实例代码加深理解和应用。通过阅读和实践，你不仅能掌握OpenCV的基本功能，还能了解到如何将其应用于实际项目中，提升你在计算机视觉领域的技能。

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OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。 跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！

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教程介绍 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这 一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大 的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外， Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个 分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然 语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 总而言之： • 如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。 • 如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。 • 如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。 • 如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。

pytorch1.10官方教程中文版，代码操作说明都有 1. PyTorch介绍 2. 学习PyTorch 3. 图像和视频 4. 声音 5. 文本 6. 强化学习 7. 在生产环境中部署PyTorch模型 8. 使用FX重构代码 9. 前端API 10. 扩展PyTorch 11. 模型优化 12. 并行和分布式训练 13. 移动端 14. 推荐系统