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开启AI世界的大门 —— 从人工智能到计算机视觉目录开启AI世界的大门 —— 从人工智能到计算机视觉1.关于人工智能1.1初识人工智能1.2人工智能的三大核心要素1.3人工智能关系圈2.计算机视觉（Computer Vision）2.1初识CV2.2深度学习与CV及CV的应用1.关于人工智能1.1初识人工智能第一件事情，我们要先知道人工智能的基本概念，到底什么是真正的人工智能，在学术界有很多种表述
【代码】open cv学习 （十）图形检测。
opencv图像轮廓检测。
SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。cv2.drawKeypoints(img, kp, out_img, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)：画特征点。H
【代码】Python-OpenCV中的图像处理-霍夫变换。
赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。注意：在 OpenCV 的 HSV 格式中， H（色彩/色度）的取值范围是 [0， 179]，S（饱和度）的取值范围 [0， 255]， V（亮度）的取值范围 [0， 255]。们首先使用一个 5x5 的高斯核除去噪音，然后再使用 Otsu 二值化。同的软件使用的值可能不同。
比特平面分层（Bit-Plane Slicing）是一种在图像处理中常用的技术，它涉及将图像的像素值表示拆分成不同的二进制位平面。这些平面可以分别表示图像中的不同特征或信息，从而在图像分析、增强和压缩等方面提供了有用的工具。对于一幅灰度图像，每个像素点的像素值可以用8位二进制数表示（通常在0到255的范围内）。比特平面分层是将这些8位二进制数拆分成8个独立的平面，每个平面对应于一个特定的二进制位。
OpenCV中图像变换解释说明
【代码】[openCV]基于拟合中线的智能车巡线方案V4。
将tensor或ndarray转换为PIL图像——这不会缩放值。将PIL图像或ndarray转换为tensor，并相应地缩放。将PIL图像转换为相同类型的张量-这不会缩放值。opencv的基本图像类型可以和numpy数组相互转化，因此可以直接调用。如果是RGBA图像，返回(H.W, 4) 形状的数组, 图片通道顺序为。如果是RGB图像，返回(H, W, 3) 形状的数组,图片通道顺序为。在其他情况
我们使用detectMultiScale()方法检测每一帧中的所有人脸，并在每张脸上绘制一个矩形。在这里,需要用到haarcascade_frontalface_default.xml文件，这个文件在安装好的opencv目录下找到。在这里，您需要提供XML文件的路径，该文件包含用于检测人脸的特征。在这里，我们使用release()方法释放摄像头，并使用destroyAllWindows()方法关闭
