【OpenCV】 基础入门（一）初识 Mat 类 | 通过 Mat 类显示图像

在计算器内存中，数字图像是以矩阵的形式保存的，矩阵信息中包含了所有像素点的强度值，如何获取并储存这些像素值可根据实际场景应用来确定。在计算机处理中所有图像信息都将转化为数值信息矩阵。OpenCV作为计算机视觉处理库，其主要目的就是通过处理和操作这些矩阵信息来获得更加高级的信息。在处理图像中，我们通常使用OpenCV中最基础的库类Mat类来对图像进行操作。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成。Mat类表示一个n。

使用flask将Yolov5部署到前端页面实现视频检测（保姆级）

首先，开发工具我们选择jetbrains公司的Pycharm，打开Pycharm，选择new Project,flask,路径根据自己的自身情况改，最好点击create创建成功！此时，新建好的flask工程目录长这样static文件夹下存放一些文件，比如css，js，images等，templates文件夹存放一些html的文件，便于日后flask部署。app.py文件。

c# OpenCvSharp图像裁剪、调整大小、旋转、透视（三）

图像裁剪、调整大小、旋转、透视图像处理基本操作。

Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境

计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉算法，如特征提取、对象检测和图像分割等。例如，物体识别和跟踪可应用于自动驾驶；人脸识别可以用于安全监控和人机交互；图像处理算法可应用于医学图像分析等。

解决mp4视频无法拖动进度条的问题

海康威视的监控摄像头保存的视频，,mp4格式， 大小1G。用PotPlayer播放器进行播放， 不拖动进度条的话可以正常播放， 但拖动进度条后， 视频无法正常播放， 在 PotPlayer 中的表现就是只有进度条在走，视频画面停留在拖动前的画面。PS： 同时保存的有多个监控视频， 除了个别视频不能拖动进度条播放， 其他的都能拖动进度条播放。打开new.mp4尝试一下看是否能正常拖动进度条播放。视频文件有损坏， 时间轴信息丢失。

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备

Opencv | 图像卷积与形态学变换操作

均值滤波 | 中值滤波 | 高斯滤波 | 腐蚀 | 膨胀 | Open | Close

python爬取B站视频

【代码】python爬取B站视频。

【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

详解Yolov5原理及backbone、neck、head三个模块的作用及结构。

图灵奖2023：Avi Wigderson的开创性贡献揭示计算中的随机性和伪随机性

2023年的图灵奖颁发给了普林斯顿大学的数学教授Avi Wigderson，这无疑是对其在理论计算机科学领域的突出贡献的高度认可。作为该领域的领军人物，Wigderson通过深入研究计算中的随机性和伪随机性，开辟了一条新的道路，为我们理解计算的本质提供了重要的线索。他的开创性工作不仅对理论计算机科学有着深远影响，也对现代科技和社会产生了广泛的应用价值。在这篇文章中，我们将对Wigderson的贡献进行探讨，以及他对计算机科学领域的影响和未来可能带来的变革。理论计算机科学与该领域的数学基础相关。

【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（一）

本文基于@gwpscut的文章《学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读》，对Gaussian Splatting的代码进行了更加详细的解读。本文是第一部分，包括球谐的简介和高斯场景GaussianModel类的解读。

2024年第十四届 Mathorcup (B题）| 甲骨文智能识别 | 深度学习 计算机视觉 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们来看看Mathorcup (B题）！CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过深度学习 计算机视觉等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～第一个问题是：对于附件1（Pre_test文件夹）给定的三张甲骨文原始拓片图片，如何进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨

图像处理之理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器的matlab实现去噪

低通滤波器一共有三种，分别为理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。巴特沃斯滤波器介于两者之间，当巴特沃斯低通滤波器的阶数较高时，接近于理想低通滤波器；理想低通滤波器在半径为D0的范围内，所有频率都可以没有衰减地通过滤波器，该半径之外的所有频率都完全被衰减掉。其中D0为巴特沃斯低通滤波器的截止频率，参数n为巴特沃斯低通滤波器的阶数，n越大则滤波器的形状越陡峭即振铃现象越明显。所谓“振铃”，即指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡，就好像钟被敲击后产生的空气震荡。三、巴特沃斯低通滤波器(BLPF).

【OpenCV】 基础入门（二）图像基础概念 | 图像灰度化处理 | 图像二值化处理

其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 code 表示颜色空间转换的标识符，参数 dstCn 表示目标图像的通道数，若该参数值为 0，表示目标图像取源图像的通道数。其中，参数表示 src 输入图像，参数 dst 表示输出图像，参数 thresh表示阈值，参数 maxval像素最大值，参数 type 表示阈值处理的方式。图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由 R、G、B 三个分量来表示，M、N 分别表示图像的行列数，三个。

SE、CBAM、ECA注意力机制（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解+注意力机制优化神经网络方法）——pytorch实现

这期博客我们来学习一下神秘已久的注意力机制，刚开始接触注意力机制的时候，感觉很有意思，事实上学会之后会发现比想象中的要简单，复杂的注意力机制后续会讲解，这期博客先讲解最常见的三种SE、CBAM、ECA注意力机制。

【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）

【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）

利用FFmpeg合并音频和视频

0:0] [0:1] [1:0] [1:1] [2:0] [2:1] 分别表示第一个输入文件的视频、音频、第二个输入文件的视频、音频、第三个输入文件的视频、音频。ffmpeg -i input1.mp4 -i input2.webm -i input3.avi -filter_complex '[0:0] [0:1] [1:0] [1:1] [2:0] [2:1] concat=n=3:v=1:a=1 [v] [a]' -map '[v]' -map '[a]' output.mkv。

2023年电赛E题-运动目标控制与自动追踪系统（OpenCv）

超详细思路与电赛经历，让你身临其境。本篇全为闭环控制，拒绝写死参数。希望对您了解2023年电子设计大赛E题有帮助！

OpenCV C++案例实战三十三《缺陷检测》

本案例将使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测。目前缺陷检测算法可分为两大类：一：基于模板匹配的缺陷检测二：基于深度学习的缺陷检测，主要利用目标检测去识别缺陷部分。本文算法主要是基于模板匹配算法进行缺陷检测，参考《基于差异模型的印刷标签缺陷检测算法》一文，进行算法复现，感兴趣的朋友可以去阅读一下原文。本文使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测，主要操作有以下几点。1、将图像进行仿射变换，与模板图像进行配准2、计算差异图像，得到基于模板的亮、暗阈值图像。

Python爬虫入门教程23：A站视频的爬取，解密m3u8视频格式

如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费。