登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
导入OpenCV库。通过OpenCV读取摄像头的视频流。使用肤色检测算法（如色彩空间转换和阈值分割）来识别手部区域。对手部区域进行轮廓检测，找到手的轮廓。根据手的轮廓，获取手指关键点的像素坐标。对于拖拽手势，可以关注食指和中指的位置。计算食指和中指指尖之间的距离并判断是否满足条件触发拖拽动作。如果满足条件，可以使用勾股定理计算距离，并将矩形区域变色以示触发拖拽。根据手指的位置更新矩形的坐标，使矩形
本篇文章介绍如何在Windows本地部署Stable Diffusion Web UI，并且结合cpolar内网穿透实现公网环境远程访问。Stable Diffusion（简称SD）是AI绘画领域的一个核心模型，它目前也是一个完全开源的项目（模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源），可拓展性强、 出图效率高、 数据安全保障，这使得其能快速构建强大繁荣的上下游生态，并且吸引了越来越多的AI绘画爱
python下opencv使用cuda进行膨胀、腐蚀加速
一、环境安装：二、cmake重新配置Opencv三、VS2019生成Opencv-cuda版本的库四、配置Opencv环境五、cmake配置时碰到的BUG（1）问题1：CUDA_nppicom_LIBRARY(ADVANCED)，找不到opencv_contrib-4.1.0/modules中的文件 ？（2）问题2：运行demo程序时，错误MSB8020无法找到v143的生成工具(平台工具集=“v
从Linux下载下来的工程代码，这里建议直接使用vs系列打开不要用vscode打开，vscode对win下的cmake不友好，主要体现在报错机制无法直接定位，题主的环境是vs2022通过cmake可以快速的进行定位bug，并可以快速解决(vscode 的cmake在Linux下还是比较友好的，但是通常如果在Linux下为什么 不研究makefile呢？这里进行之前需要把protobuf在win10
目录Ⅰ、安装 cuda cuDNN1-1. 安装 cuda1-2. 安装 cuDNN安装 GStreamer参看文章前言：起初搭建 OpenCV 环境的时候，因为显卡太渣，使用 gpu 的加速效果不好，而且配置的 cuda 和 cuDNN 版本也都已经较老了，索性全部卸载了。但毕竟 gpu 加速是大趋势，折腾一下还是必要的，这次就将 cuda 环境给 OpenCV 配置上，同时为了跑过 Ope..
oencv环境的安装（opencv库，paddlepaddle（模型推理），cuda，cudnn，anaconda，还有vscode）一条龙服务
原文地址Global推力（ thrust）是一个非常强大的库各种cuda加速算法。然而，推力设计用于矢量而不是倾斜矩阵。下面的教程将讨论如何将cv::cuda::GpuMat包装到可用于推力算法的推力迭代器中。本教程将向您展示如何：将GpuMat包装到一个推力迭代器中用随机数填充GpuMat对GpuMat的列进行排序将大于0的值复制到新的gpu矩阵使用带推力的流Wrapping a GpuMat
cuda实现均值滤波
opencv重装cuda版本
Win10 + VS2022 + OpenCV 4.7 + contrib + cuda加速 编译
thinkbook16+ ubuntu22
在对应的Cmakelists.txt中添加一下代码（xfeatures2d绝对路径）
cd ~/opencv3.2mkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. （注意后面有两个点）sudo make -j8此时若报以下错误：CMake Error at cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o.cm
3. cmake的configure和generate都成功，注意仔细看看记录有没有error，然后进入build_cuda_cv-4.8.1文件夹，用visual studio 2019打开OpenCV.sln，然后依次点击生成-》配置管理器，打勾install，注意release要和上面一致，然后解决方案生成，等待2~3个小时，结束。，于是我把这个ffmpeg.cmake改名了，改为了ffmp
想写一个视频处理器，但是对c++图像处理不太了解于是用了chatgpt…意外chatgpt竟然走那么远了。
非局部均值去噪（Non-Local Means，简称NLM）是一种用于图像处理的去噪算法，特别适用于去除图像中的高斯噪声。它的核心思想是考虑图像中的每个像素，并将其与图像中其他位置的相似区域进行比较。不同于传统的局部去噪方法，NLM算法利用了图像中更广泛区域的信息，从而更好地保持了图像的细节和结构。
jetson nano b01上配置基于cuda加速的opencv
通常来说，编译opencv少则半天，多则一天，甚至几天都搞不好。所以，在浏览信息时，意外找到一个Nvidia内部团队已经编译好的opencv-cuda4.5，则能为你省时省力。
如果自己编译的opencv带cuda，最好还是使用cv::cuda::remap函数，耗时较少。
1. 下载opencvhttps://github.com/opencv/opencv2. 下载opencv_contribhttps://github.com/opencv/opencv_contrib3. 编译在opencv目录下建立build文件夹，cd build，执行cmake需要打开cuda选项，配置cuda路径cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/su
本文分别介绍了使用 OpenCV 和 Matplotlib 进行图像读取与显示的方法，如 cv2.imread ()、cv2.imshow ()、plt.imread ()、plt.imshow () 等，并提及了使用 OpenCV 时的注意事项。
大模型的书这么多，该怎么选呢？本期书单就来教大家怎么快速地从众多大模型书中选到你想要的那一本！大模型入门不可错过的一本书，就是这本大模型界的经典畅销书**《大规模语言模型》**！系统性强，内容适合初学者，如果你想知道如何构建一个大模型应用，系统了解大模型的构建，选它准没错！**▊《**张奇，桂韬，郑锐，黄萱菁 著解码大语言模型奥秘，引领机器智能新时代详细介绍构建LLM的四个主要阶段：预训练、有监督
opencv
——opencv
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
尧米AI
Triton中文社区
ZA技术社区
