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常见问题解答
CUDA模块介绍
简介
颜色转换
OpenCV视频I/O概述
透视-n-点(PnP)姿态计算
机器学习概述
►图形API
为什么选择图形API？
高级设计概述
内核API
实现细节
G-API概述
仿生模块视网膜介绍
人脸模块变更日志
ICP点到平面里程计算法
高级GUI和媒体(highgui模块)
图像输入和输出(imgcodecs模块)
视频输入和输出(videoio模块)
如何使用OpenCV parallel_for_ 并行化你的代码
dnn_android
OpenCV中的轮廓
加载、修改和保存图像
机器学习(ml模块)
计算摄影(photo模块)
图像拼接(stitching模块)
视频分析(video模块)
►OpenCV教程
►OpenCV入门
OpenCV安装概述
OpenCV配置选项参考
OpenCV环境变量参考
Linux安装
使用支持gdb的IDE开发OpenCV
使用gcc和CMake开发OpenCV
使用Eclipse (插件CDT)开发OpenCV
Windows安装
如何在“Microsoft Visual Studio”中构建OpenCV应用程序
图像监视：在Visual Studio调试器中查看内存中的图像
Java开发入门
使用Eclipse开发OpenCV Java
使用Clojure开发OpenCV入门
Android开发入门
使用OpenCV进行Android开发
如何在Android设备上运行深度网络
在基于Android摄像头的CV应用程序中使用OpenCL
MacOS安装
基于ARM的Linux系统的交叉编译
使用Ubuntu/Debian进行多架构交叉编译
为Tegra构建支持CUDA的OpenCV
图像入门
编写OpenCV文档
迁移指南
从其他Doxygen项目交叉引用OpenCV
►核心功能(core模块)
Mat - 基本图像容器
OpenCV图像扫描、查找表和时间测量方法
矩阵掩码操作
图像操作
使用OpenCV混合两张图像
改变图像对比度和亮度！
离散傅里叶变换
使用XML/YAML/JSON文件进行文件输入输出
如何使用OpenCV parallel_for_ 并行化你的代码
使用通用内联函数向量化你的代码
►图像处理 (imgproc 模块)
基本绘图
OpenCV随机数生成器和文本
图像平滑
腐蚀和膨胀
更多形态学变换
击中或错过
使用形态学操作提取水平和垂直线
图像金字塔
基本阈值操作
使用inRange的阈值操作
创建你自己的线性滤波器！
为你的图像添加边界
Sobel 导数
拉普拉斯算子
Canny 边缘检测器
霍夫线变换
霍夫圆变换
使用广义Ballard和Guil霍夫变换进行目标检测
重新映射
仿射变换
直方图均衡化
直方图计算
直方图比较
反向投影
模板匹配
查找图像轮廓
凸包
为轮廓创建边界框和圆圈
为轮廓创建旋转边界框和椭圆
图像矩
点多边形测试
使用距离变换和分水岭算法进行图像分割
散焦去模糊滤波器
运动去模糊滤波器
基于梯度结构张量的各向异性图像分割
周期性噪声去除滤波器
►应用程序工具 (highgui、imgcodecs、videoio 模块)
为我们的应用程序添加轨迹条！
使用GDAL读取地理空间栅格文件
OpenCV视频输入和相似度测量
使用OpenCV创建视频
使用Kinect和其他兼容OpenNI的深度传感器
使用Orbbec Astra 3D摄像头
使用Orbbec 3D摄像头 (UVC)
使用Creative Senz3D和其他兼容Intel RealSense SDK的深度传感器
在Ubuntu中使用Wayland highgui后端
处理动画图像文件
►相机标定和3D重建 (calib3d 模块)
创建标定图案
使用方形棋盘格进行相机标定
使用OpenCV进行相机标定
纹理物体实时姿态估计
交互式相机标定应用程序
USAC：改进OpenCV中的随机样本一致性
►目标检测 (objdetect 模块)
ArUco标记检测
►ArUco棋盘检测
创建标定图案
►ChArUco棋盘检测
创建标定图案
钻石型标记检测
使用ArUco和ChArUco进行标定
Aruco模块常见问题
►二维特征框架(feature2d模块)
Harris角点检测器
Shi-Tomasi角点检测器
创建你自己的角点检测器
亚像素级角点定位检测
特征检测
特征描述
使用FLANN进行特征匹配
Features2D + 单应性查找已知物体
平面物体的检测
AKAZE局部特征匹配
AKAZE和ORB平面跟踪
带代码讲解的单应性基本概念
►深度神经网络(dnn模块)
加载Caffe框架模型
如何启用Halide后端以提高效率
如何为Halide后端调度你的网络
OpenCV与OpenVINO的使用
YOLO DNNs
如何在浏览器中运行深度网络
自定义深度学习层支持
如何运行自定义OCR模型
高级API：TextDetectionModel和TextRecognitionModel
基于DNN的人脸检测和识别
PyTorch分类模型的转换和使用OpenCV Python启动
PyTorch分类模型的转换和使用OpenCV C++启动
PyTorch分割模型的转换和使用OpenCV启动
TensorFlow分类模型的转换和使用OpenCV Python启动
TensorFlow检测模型的转换和使用OpenCV Python启动
TensorFlow分割模型的转换和使用OpenCV启动
►图形API(gapi模块)
使用G-API的人脸分析流水线
将各向异性图像分割移植到G-API
使用G-API实现人脸美化算法
使用DepthAI硬件/OAK深度传感器
►其他教程(ml, objdetect, photo, stitching, video)
高动态范围成像
高级拼接API(Stitcher类)
如何使用背景减除方法
均值漂移和CamShift
光流
级联分类器
级联分类器训练
条形码识别
支持向量机简介
用于非线性可分数据的支持向量机
主成分分析(PCA)简介
►OpenCV iOS
iOS安装
OpenCV iOS入门
OpenCV iOS - 图像处理
OpenCV iOS - 视频处理
►GPU加速计算机视觉 (cuda 模块)
GPU上的相似性检查 (PNSR 和 SSIM)
使用cv::cuda::GpuMat与thrust
图像入门
使用Haar级联进行人脸检测
目标检测
►OpenCV-Python 教程
►OpenCV入门
OpenCV-Python 教程入门
在Windows上安装OpenCV-Python
在Fedora上安装OpenCV-Python
在Ubuntu上安装OpenCV-Python
►OpenCV中的GUI特性
视频入门
OpenCV中的绘图函数
鼠标作画
轨迹条作为调色板
►核心操作
图像的基本操作
图像的算术运算
性能测量和改进技术
►OpenCV中的图像处理
改变色彩空间
图像的几何变换
图像阈值化
图像平滑
形态学变换
图像梯度
Canny边缘检测
图像金字塔
►OpenCV中的轮廓
轮廓：入门
轮廓特征
轮廓属性
轮廓：更多函数
轮廓层次结构
►OpenCV中的直方图
直方图 - 1：查找、绘制、分析！
直方图 - 2：直方图均衡化
直方图 - 3：二维直方图
直方图 - 4：直方图反投影
►OpenCV中的图像变换
傅里叶变换
模板匹配
霍夫线变换
霍夫圆变换
使用分水岭算法进行图像分割
使用GrabCut算法进行交互式前景提取
►特征检测与描述
理解特征
Harris角点检测
Shi-Tomasi角点检测器和良好特征跟踪
SIFT (尺度不变特征变换) 入门
SURF (加速鲁棒特征) 入门
用于角点检测的FAST算法
BRIEF (二进制鲁棒独立基本特征)
ORB (定向FAST和旋转BRIEF)
特征匹配
特征匹配 + 单应性变换查找物体
►相机标定和三维重建
相机标定
位姿估计
极几何
从立体图像中获取深度图
►机器学习
►K近邻算法
理解K近邻算法
使用KNN进行手写数据OCR
►支持向量机 (SVM)
理解SVM
使用SVM进行手写数据OCR
►K均值聚类
理解K均值聚类
OpenCV中的K均值聚类
►计算摄影
图像去噪
图像修复
高动态范围 (HDR)
►OpenCV-Python绑定
OpenCV-Python绑定是如何工作的？
背景减除
光流
Meanshift和Camshift
视频分析
►OpenCV.js 教程
►OpenCV.js入门
OpenCV.js介绍和教程
使用OpenCV.js
构建OpenCV.js
在Node.js中使用OpenCV.js
►GUI特性
图像入门
视频入门
为你的应用添加轨迹条
►核心操作
图像基础操作
图像算术运算
一些数据结构
►图像处理
改变颜色空间
图像几何变换
图像阈值化
图像平滑
形态学变换
图像梯度
Canny边缘检测
图像金字塔
►OpenCV.js中的轮廓
轮廓：入门
轮廓特征
轮廓属性
轮廓：更多函数
轮廓层次结构
►OpenCV.js中的直方图
直方图 - 1：查找、绘制、分析！！！
直方图 - 2：直方图均衡化
直方图 - 3：直方图反投影
►OpenCV.js中的图像变换
傅里叶变换
模板匹配
霍夫线变换
霍夫圆变换
使用分水岭算法进行图像分割
使用GrabCut算法进行前景提取
视频捕获的图像处理
智能剪刀演示
►视频分析
Meanshift和Camshift
光流
背景减除
►目标检测
使用Haar级联进行人脸检测
视频捕获中的人脸检测
►深度神经网络（dnn模块）
图像分类示例
带摄像头的图像分类示例
目标检测示例
带摄像头的目标检测示例
语义分割示例
风格迁移示例
姿态估计示例
face_landmark_trainer
►contrib模块教程
信息流阿尔法抠图
►bgsegm模块教程
背景减除
►探索人眼视网膜及其在图像处理中的应用
视网膜和现实世界的视觉
处理产生视觉错觉的图像
昇腾NPU图像处理
多摄像机标定
全向摄像机标定
计算机视觉应用的交互式可视化调试
使用CNN进行目标检测
►使用CNN进行超分辨率
图像放大：单输出
图像放大：多输出
视频放大
超分辨率基准测试
►人脸模块教程
使用OpenCV进行人脸识别
图像中的人脸关键点检测
视频中的人脸关键点检测
使用人脸关键点检测进行换脸
►人脸关键点检测器API教程
向Facemark API添加新算法
使用Facemark API
使用FacemarkAAM
►模糊图像处理教程
F变换理论
使用F变换进行修复
使用F变换进行滤波
►分层数据格式(hdf) I/O
创建组
创建、写入和读取数据集
读取和写入属性
Julia OpenCV 绑定简介
线特征教程
►色彩校正模型
色彩校正模型
►色卡检测
使用基本算法检测色卡
使用神经网络检测色卡
自定义和调试检测系统
►相位展开教程
展开二维相位图
►运动恢复结构
SFM 模块安装
相机运动估计
场景重建
导入重建
►准稠密立体匹配 (立体匹配模块)
准稠密立体匹配
导出模板参数文件
►结构光教程
采集格雷码图案教程
解码格雷码图案教程
采集正弦图案教程
►文本模块
使用 git-bash (版本>=2.14.1) 和 cmake (版本 >=3.9.1) 安装 Tesseract (主版本)
自定义 CN 跟踪器
OpenCV 跟踪器简介
使用 MultiTracker
►OpenCV Viz
启动 Viz
部件姿态
变换
创建部件
创建三维直方图
视差图后处理
用于快速边缘检测的结构化森林
结构化森林训练
图像修复
油画效果
训练基于学习的白平衡算法
已弃用列表
待办事项列表
参考文献