Прежде чем проводить какие-нибудь манипуляции с изображением — его нужно предварительно считать из файла.
В OpenCV для этого используется функция imread().

В C++:

Mat cv::imread( const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR )

В Python:

retval = cv2.imread( filename[, flags] )

( Читать дальше )

Изменение размеров (масштабирование / scaling) — это очень часто используемый метод при работе с изображениями.
В OpenCV для выполнения этой задачи используется функция resize().

В C++:

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

В Python:

dst = cv2.resize( src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]] )

( Читать дальше )

Анонсирована новая версия популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV 4.0-alpha.
Первый промежуточный релиз OpenCV 4.0 gold ожидается в конце октября.

Что нового:
* все последние улучшения, оптимизации и исправления ошибок из ветки 3.4.
* в модуль DNN, добавлен парсер ONNX. Он поддерживает различные нейронные сети, такие как AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG и т. д.

( Читать дальше )

Конференция посвящена одной из самых сложных задач искусственного интеллекта — распознаванию объектов и построению образов.
Все доклады рассказывают про использование технологий компьютерного зрения в робототехнике:

( Читать дальше )

Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению:

Такой подход очень просто реализуется кодом вида:

( Читать дальше )

Используя Python и библиотеку компьютерного зрения OpenCV, очень просто можно следить за тем, как именно робот-пылесос производит уборку помещения.

( Читать дальше )

Программа-демонстратор, позволяет изучить возможности функционала открытой библиотеки компьютерного зрения — OpenCV без написания кода.
Основана на OpenCV 3.0 и Gtkmm 3.0.

( Читать дальше )

Увидел свет релиз новой версии самой популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV — 3.0!

Что нового:
* ~1500 патчей,

( Читать дальше )

Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li) в своём выступлении на TED — рассказывает как она со своими коллегами создали огромную базу изображений ImageNet.

( Читать дальше )

Решил освоить raspberry, при этом не использовать компилируемые языки, выбор невольно остановился на Python 3.
Поскольку изначально планировалось задействовать OpenCV, то на текущий момент это возможно только с OpenCV 3.0 beta которая рекомендует использовать с ней Python 3.4.
Ни того ни другого в репозитории нет и пришлось собирать из исходников, по пути осваивая данный процесс. Идущим по моим следам посвящается:


( Читать дальше )