提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？文末提供完整代码，可直接运行！

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它是NumPy中一个非常强大的函数，用于基于条件筛选数组元素或返回满足条件的索引。condition: 布尔条件（可以是数组）。x: 当条件为True时返回的值（可选）。y: 当条件为False时返回的值（可选）。如果只传入condition，则返回满足条件的索引（坐标）,记住返回的是索引，到时别蒙。(1) 返回满足条件的索引# 输出: (array([3, 4],)返回一个元组（即使是一维数组）

本文介绍了使用OpenCV和Python开发简易网络摄像头测量仪的原型实现。首先讲解了OpenCV中的两个核心方法：VideoCapture类用于视频捕获（支持摄像头、视频文件和网络流），包含设备状态检查、帧捕获、参数设置等功能；waitKey方法用于处理键盘事件和帧刷新。文章提供了完整的示例代码，演示了如何打开USB摄像头、实时预览画面，并实现按ESC退出、按回车保存截图的功能。该原型为后续开发

多年来，我深入探索并见证了OpenCV的成长，心中始终充满钦佩与敬意。尽管商业机器视觉算法在某些领域表现出色，但OpenCV绝非逊色。每当有人以轻蔑的口吻谈论它时，我都忍不住想为其正名——它不仅是开源社区的瑰宝，更是无数开发者实现梦想的基石。无论从功能的丰富性、性能的优化，还是社区的活跃度来看，OpenCV都值得被尊重与推崇。

经过这场编译马拉松，这台2015年出厂的老将成功跑起了最新的OpenCV 4.11。整个过程如同烹饪：新鲜的源码（食材）加上精准的火候（配置），最终呈现出完美的视觉盛宴。技术永不止步，老兵永远不死！🔥。

本文介绍了使用OpenCV检测矩形目标轮廓并计算其长宽的方法。主要内容包括：1) 通过cv2.contourArea()找到最大轮廓；2) 使用cv2.minAreaRect()获取轮廓的最小外接旋转矩形；3) 从矩形信息中提取宽度和高度；4) 使用cv2.boxPoints()和cv2.drawContours()绘制旋转矩形。该方法适用于任意角度的矩形检测，通过计算矩形尺寸实现目标测量。

智能体的终极形态，是构建能与我们共同进化的心智社会

本文介绍了相机畸变校正的实现方法，主要针对桶形畸变导致图像边缘物体像素值失真的问题。首先解释了径向畸变的两种类型（桶形畸变和枕形畸变）及其物理原理，接着详细说明了标定参数的保存方式（NumPy二进制或JSON格式）和加载方法。重点阐述了两种OpenCV矫正方法：使用undistort()函数直接矫正单目图像，以及initUndistortRectifyMap()+remap()组合矫正双目图像的方

是由开发者“虾哥”于2024年12月在GitHub上开源的AIoT项目，目标是打造一个低成本、可语音交互、能控制物理设备的边缘AI助手终端。到了今天，项目的描述被精炼概括为：一个基于MCP的聊天机器人|An MCP-based chatbot。作为语音交互入口，小智AI聊天机器人利用Qwen/DeepSeek等大型模型的AI功能，通过MCP协议实现多终端控制。基于 ESP-IDF 的嵌入式固件；配