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2016年深度学习opencv计算机视觉班视频教程 10课 附源码讲义文档 截图
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TA的每日心情无聊 15:26签到天数: 56 天连续签到: 1 天[LV.5]常住居民I好友主题精华
本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。
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第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础
<font color="#. CV背景介绍
<font color="#. OpenCV完全解析基础
<font color="#. 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等
第二讲&&初探计算机视觉
<font color="#. VideoCapture类介绍
<font color="#. Opencv编程常见错误
<font color="#. Python环境搭建+语法
应用：机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）
第三讲 空域图像处理的洪荒之力
<font color="#. 图像卷积运算
<font color="#. 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯
应用：车牌识别项目
第四讲：机器视觉中的特征提取与描述
<font color="#. 霍夫变换
<font color="#. 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）
应用：无人车项目提示
第五讲：坐标变换与视觉测量
<font color="#. 相机模型
<font color="#. 2D、3D、坐标变换
<font color="#. 相机标定
应用：增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）
第六讲：深度学习在图像识别中的应用
分类：linear regression, neural networks
检测：bounding box regression
定位：localization
应用：使用CNN进行图像识别
第七讲：图像检索
<font color="#. 图像检索与特征抽取
<font color="#. 海量数据与快速检索
<font color="#. 电商商品检索技术
应用：基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
第八讲：图像标注与问答
<font color="#. 语言模型介绍
<font color="#. LSTM模型与标注问题
<font color="#. 应用：DenseCaption in Generating Captions in Images.
第九讲：3D计算机视觉
<font color="#. 表面和外形重构
<font color="#. 基于模型的重构
<font color="#. 应用：人脸动画
第十讲：机器视觉项目实战
CV 实战：以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题
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哎...今天够累的，签到来了1...
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2016年深度学习opencv计算机视觉班视频教
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青春，意味着充沛的精力和无限可能；青春，代表着勇气、力量、幸福；五四青年节到来，不管你多大年纪，今天都可以是你的节日，因为今天是每人有限生命中最年轻的一天。愿每时每刻的你，都能抓紧每寸光阴，始终充满希望，始终青春年少！&&青春万岁！
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青春，意味着充沛的精力和无限可能；青春，代表着勇气、力量、幸福；五四青年节到来，不管你多大年纪，今天都可以是你的节日，因为今天是每人有限生命中最年轻的一天。愿每时每刻的你，都能抓紧每寸光阴，始终充满希望，始终青春年少！&&青春万岁！
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好贴，顶！d=====(￣▽￣*)b
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资料真的很好，是我想要的
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一起自学吧安卓版APP正式上线，下载学习更方便，苹果版正在开发，敬请期待........【opencv】如何配置修改并调试opencv源代码
这篇文章主要介绍如何通过vs2012配置opencv，然后再具体修改调试opencv的代码。
1、配置opencv工程项目
这里主要是介绍如何通过vs2012编译源代码，具体步骤可以参考：
因为我用的vs版本是vs2012，对应于VC11，在编译的过程中，如果出现以下类似的问题，可以参考一下：
1）CMake提示无法找到vs12
具体现象是在CMake gui 界面，点击configure时，出现如下提示：
CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding to “Visual Studio 12”. CMAKE_MAKE_PROGRAM is not set. You probably need to select a different build tool.
解决方法：这是因为在CMake中把vs2012认为是vc11了， 这时我们在配置时，在弹出的窗口中（如下图所示），选择vs2011。
具体可参考：
2）编译的过程中，报错，提示没有找到ippicv_windows_
在CMake配置的时候，下载文件过程中，出现：
CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:97 (message):
ICV: Failed to unpack ICV package from D:/Program Files/opencv/sources/3rdparty/ippicv/downloads/windowsb59f865d1ba16e8ceec57/ippicv_windows_.zip
to D:/Program Files/opencv/sources/3rdparty/ippicv/unpack with error 1Call Stack (most recent call first):
3rdparty/ippicv/downloader.cmake:108 (_icv_downloader)
cmake/OpenCVFindIPP.cmake:212 (include)
cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:12 (include)
CMakeLists.txt:454 (include)
这时我们可以下载这个文件：
..\OpenCV\V300\sources\3rdparty\ippicv\downloads\windows-b59f865d1ba16e8ceec57\ 路径里的对应文件就可以了。
先停止configure，复制文件到路径覆盖未下载完全的文件，再点击configure。
2、如何调试opencv
在上述提及的教程里，我们已经配置好了opencv源代码工程文件。
现在我们打开对应的工程文件。选中我们要调试的那个dll。因为opencv比较庞大，所以按照功能分成了不同的dll。
这里看看怎么通过自己编写的例子来调试opencv的代码。主要目的是为了学习opencv里面优秀的设计，发现现在opencv都用了比较快速的方法，比如SSE，NEON等优化技术，熟悉代码就变得很有用处。
首先，我们写个简单的项目工程。主要用resize的函数。
Mat img= imread("d:\\lena.jpg")
resize(img,img,Size(img.cols/2,img.rows/2))
然后，打开opencv工程文件，找到对应的imgwarp.cpp，resize函数在这个文件中。这里应该是在opencv_imgproc下的。
对opencv_imgproc，右击，选择属性，弹出如下对话框。在对应的配置属性-&调试选项中，修改命令为我们刚刚写好的opencvBase工程目录下debug文件的exe文件。调试器类型修改为混合。表示调试该dll时，选择用我们选好的exe程序调用。
之后在opencv_imgproc项目上右击，将其设置为启动项目。
为了更好的观察是否进到了opencv代码里面，在imgwarp.cpp中，找到resize函数，设置断点。并且开始进行调试。
可以看到，这是已经进入到了resize函数当中。
那现在又有个问题，当前的设置并不能让我们修改opencv的代码并调试，只能进行断点跟踪。
假设我们想要修改opencv的代码并调试应该怎样进行？
3、修改并调试opencv源码
这里我们需要把opencv工程生成的dll复制到我们需要的系统路径下。
在一开始配置的时候，我们给opencv配置了环境变量，使得能够在对应的环境变量路径下找到dll文件。而为了调试我们生成的dll，只需要将这些工程所生成的dll文件复制到对应的环境变量路径中。也可以在生成dll的时候，直接配置生成的地址为对应的opencv\build\x86\vc11\bin
在这里，我配置的是:
D:\opencv3.0\build\x86\vc11\bin，为了更加方便，直接设置opencv_imgproc的输出目录为D:\opencv3.0\build\x86\vc11\bin，
在resize中，添加打印语句：
然后生成解决方案。
在opencvBase工程或者opencv源代码工程中，重新编译运行。都可以看到：
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删除节点提示你确定要删除该知识节点吗？OpenCV库官方站点为。 在该站点能够下载最新的OpenCV for Windows，比如当前我下载的是opencv-2.4.9.exe ，双击该文件解压到某个文件夹下，解压后的根文件夹为opencv，opencv文件夹下有2个子文件夹，分别为build和sources，build文件夹中存放的是已经编译好的库，而sources文件夹中存放的是源码。以下我们会在sources文件夹中编译源码。
在sources文件夹中能够看到有个CMakeLists.txt文件，这个文件是用来利用CMake生成VSproject的。
分别点击Configure和Generate，我的机器上安装的是VS2008，所以选择VS2008.
之后在cmake-bin文件夹中就能够看到VS解决方式等配置文件了。
<img src="http://img.blog.csdn.net/47656?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbG1pbmdfMDg=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" align="middle">
双击OpenCV.sln就能够打开VS了，project显演示样例如以下：
<img src="http://img.blog.csdn.net/21046?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbG1pbmdfMDg=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" align="top" height="583" width="267">
<img src="http://img.blog.csdn.net/06328?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbG1pbmdfMDg=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" align="middle">
按F7编译，之后就能够去上上厕所。喝喝茶什么的，(^_^)∠※
回来就发现有个project编译出现错误：
1&------ 已启动生成: 项目: opencv_python, 配置: Debug Win32 ------
1&正在链接...
1&LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“python27_d.lib”网上搜到的相关解答有：
我临时用不上Python。所以就临时无论这个了。
最后右键生成INSTALL项目就能够将OpenCV库安装到cmake-bin/install文件夹中。以后编写OpenCV应用程序就能够引用cmake-bin/install文件夹下的库文件和头文件。
为方便应用程序的引用。这里我们还须要环境变量设置。在命令行中运行：
setx -m OPENCV_DIR F:\OPENCV_CODE\sources\cmake-bin\install
就会设置OpenCV库路径的环境变量，用set命令就可以查询到
OPENCV_DIR=F:\OPENCV_CODE\sources\cmake-bin\install
为了便于动态载入。我们须要将载入的动态链接库放在PATH环境变量中，
否则就须要放在可运行文件同样文件夹下，一个应用程序还好。要是多个就得每次都复制一遍各动态库到可运行文件同样文件夹下。
阅读(...) 评论()【学习OpenCV】OpenCV的GPU模块（CUDA）的配置和例程（含OpenCV 3.0的说明）
作者：用户
本文讲的是【学习OpenCV】OpenCV的GPU模块（CUDA）的配置和例程（含OpenCV 3.0的说明），
最新版本的CUDA开发包下载：点击打开链接
本文基于 VS2012，PC是win7 x64，opencv2.4.9
编译opencv源码
参考《How to Build OpenCV 2.2 w
最新版本的CUDA包下载：点击打开链接
本文基于 VS2012，PC是win7 x64，opencv2.4.9
编译opencv源码
参考《How to Build OpenCV 2.2 with GPU (CUDA) on Windows 7》，里面有点繁琐，大家可以看下面的
1、安装CUDA Toolkit，官方说明书：点击打开链接
安装过程就像普通软件一样，最后提示有的模块没有安装成功，我们不管，只要ToolKit装了就行。上面链接里说要安装SDK、NPP什么的，可能因为是旧版本的CUDA，现在6.0都集成在安装包里了，一次搞定。
2、CMake编译OpenCV
注意三个地方，缺一不可：
（1）CUDA的路径，如图所示
第1步安装好后，Cmake会自动寻找，不用我们设置。如果CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR_NOFOUNDED，请回去第1步。
（2）WITH_CUDA，默认是选中的。
（3）WITH_TBB，默认没有选中，记得勾上。tbb是需要自己安装的，参考http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive//win7_vs2012_opencv_rebuild.
最后生成一个.sln
3、VS编译install
VS打开刚刚生成的sln，找到INSTALL项，右键生成，就开始编译了。请注意，编译时间比较长，我的机器E3 1250
耗时将近2个小时，所以先准备好一杯咖啡。编译完成后，得到一个新目录install，所有include、bin、lib都在里面了。整个项目文件夹大概6G多一点，比没有CUDA的时候多了差不多2G。好吧，开始享受cuda吧。
附上一个简单的例程，可以用来检验CUDA平台是否搭建成功：
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();
if(num_devices &= 0)
std::cerr&&"There is no device."&&std::
return -1;
int enable_device_id = -1;
for(int i=0;i&num_i++)
cv::gpu::DeviceInfo dev_info(i);
if(dev_info.isCompatible())
enable_device_id=i;
if(enable_device_id & 0)
std::cerr&&"GPU module isn't built for GPU"&&std::
return -1;
cv::gpu::setDevice(enable_device_id);
std::cout&&"GPU is ready, device ID is "&&num_devices&&"\n";
cv::Mat src_image = cv::imread("你的路径\\lena.jpg",1);
cv::Mat dst_
cv::gpu::GpuMat d_src_img(src_image);
cv::gpu::GpuMat d_dst_
cv::gpu::cvtColor(d_src_img,d_dst_img,CV_BGR2GRAY);
d_dst_img.download(dst_image);
cv::namedWindow("test",0);
cv::imshow("test",dst_image);
cv::waitKey(0);
需要注意的是，在所有使用GPU模块的函数之前，最好需要调用函数gpu::getCudaEnabledDeviceCount，如果这个函数返回值为0，同时你在命令行中能够看到“CUDA is no support”的错误，说明没有编译成功，重新回到第1步开始吧
------------------------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------
OpenCV 3.0的CUDA模块
源码编译：http://blog.csdn.net/kelvin_yan/article/details/
编译的大小为8.多G
相对2.x的改动
* 不再使用cv::gpu的命名空间，改用cv::cuda
* 头文件中需要单独引用
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/cudaarithm.hpp"
#include "opencv2/cudafilters.hpp"
...调用不同的cuda函数需要引用对应的头文件，这些头文件的说明参考：
http://blog.csdn.net/kelvin_yan/article/details/
* 增加了一些函数，同时删除了一些函数，改变了某些函数的用法
例如，gpu::add、 gpu::multiply、gpu::subtract的形参有所改动，使用stream时与2.x版本是一样的
例如，滤波函数的调用方式也改变了，先要创建一个cv::Ptr&gpu::Filter&的对象，作为滤波器，然后调用该对象的apply方法进行实际滤波，以下为高斯滤波的例子：
cv::Ptr&cv::cuda::Filter& gauss = cv::cuda::createGaussianFilter(CV_32F, CV_32F, Size(11, 11), 1.5, 0, cv::BORDER_DEFAULT,-1); //创建高斯滤波器
gauss-&apply(src, dst); //高斯滤波
----------END-----------
以上是云栖社区小编为您精心准备的的内容，在云栖社区的博客、问答、公众号、人物、课程等栏目也有
的相关内容，欢迎继续使用右上角搜索按钮进行搜索cuda
，以便于您获取更多的相关知识。
问题描述 cuda opencv GPU模块的使用出错 #include #include #include #include #include #include #include int main() { int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); if (num_devices &= 0) { ...
...出现如下错误 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
...档，发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后，再重点学习自己感兴趣的部分的话，就会有一览众山小的感觉，于是，就决定写出这篇文章，作为启程OpenCV系列博文的第二篇。
至于OpenCV组件结构的研究方法，我们不妨管中...
...基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。ML是机器学习库，包含一些基于统计的分类和聚类工具。HighGUI包含图像和视频输入/输出的函数。CXCore包含OpenCV的一些基本数据结构和相关函数。 【具体内容如下】： （1） cxcore...
...章《html5与EmguCV前后端实现——人脸识别篇》，叙述的是opencv和C#的故事。最近在公司服务器上更新了一套nodejs环境，早就听闻npm上有opencv模块，便欲部署之。然而opencv的部署似乎从来都不会那么顺利...... 找模块上https://www.npmjs.c...
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此书CSDN已经有两个清晰版，但都有点小问题：49M的版本缺封面和封底，54M的版本缺第184页。我提供的文件是在54M版本的基础上，补齐了第184页（源自49M的版本），此外对页码进行了编排，并添加了简单的目录。