无人自动驾驶技术之使用OpenCV进行相机校准
照相机与摄像头，是机器人，人工智能，计算机视觉，工业自动化甚至娱乐行业等多个领域的组成部分。在我们使用此设备时，不仅要了解照相原理外，需要使用特殊的技术对摄像头进行相机校准，特别在自动化驾驶上，需要实时的对照相机进行校准操作
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分类： OpenCV
使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率
什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。
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opencv+python智能车道检测，助力无人驾驶
准确可靠的车道检测是车道保持（LK）、变道自动化（LCA）和车道偏离警告（LDW）功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后，LDW和LK已经商业化，有些车辆甚至有LCA。DARPA和早期ADAS产品发起的自动驾驶挑战进一步推动了车道检测系统的发展。
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Python人工智能使用OpenCV进行图片形状的中心检测
我们都知道正方形（长方形）的中心是2条对角线的交点，圆的中心是一个圆的圆心，如何在对象检测以及图片检测与识别领域，判断一个形状的中心，便是计算机视觉领域中的一个基础检测
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Python代码使用OpenCV进行Blob检测
blob是图像中一组共享的区域，它们具有一些共同的属性（例如灰度值,形状，尺寸等）blob检测的目的是识别并标记一些特定区域，blob检测在自动化工业领域比较常见。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并根据不同的特征对其进行过滤。那就是SimpleBlobDetector检测算法
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计算机视觉—opencv条形码的检测，助力无人超市
如何使用opencv来进行条形码的检测，毕竟超市里面的物品都是有价格条形码，如何进行opencv条形码的检测，便成了无人超市需要重点关注并需要解决的问题
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人工智能神经网络不训练检测模型，如何进行对象的检测与追踪？
背景分割技术，讲的明白一些就是收集背景图片，此图片作为参考图片，当有移动物体进入背景后，实时对当前视频帧图片与背景帧图片进行对比，进而检测出运动物体的存在，并实时进行追踪
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YOLOV4视频对象检测，python+opencv轻松实现
上期文章，我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识，哪里还进行了图片的对象检测，如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢？毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测
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使用python轻松实现高大上的YOLOV4对象检测算法
YOLO系列对象检测算法，算是人工智能技术领域的一匹黑马，当开发者宣布不再为YOLO系列检测算法更新时，很多开发者瞬间失去了”精神食粮“。突然，当YOLOV4检测算法发布的时候，让很多开发者喜出望外。
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人工智能计算机视觉先锋——OpenCv 的颜色检测
在计算机的世界里，只有 0 或者1，如何让计算机认识颜色是计算机视觉工作者首先需要考虑的事情，我们知道整个世界的颜色虽然五彩缤纷，但是都是3种原色彩合成的（R G B），有了（R G B）三源色，便可以通过调节不同的颜色比例来达到其他颜色的效果。
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