Python第三方cv2库介绍CV2指的是OpenCV2（OpenSourceComputerVisionLibrary），是一个开源的库平台计算机视觉库。有很强大的图片处理功能，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV官网文档https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html中文文档http://www.woshicver.com/ 特别提示：安装的时候用 opencv_python，但在导入使用的时候使用cv2。在Windows环境中Python模块(库、包)安装命令格式，在cmd中：[py-X.Y-m]p
windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
概要：众嗦粥之所周知，在如今计算机视觉（ComputerVersion shortforCV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，而opencv作为一个专门为计算机视觉编程提供技术与函数支持的第三方库，自然是一个需要重点研究的内容。而本期所要介绍的函数就是opencv库下的函数——cvtColor()。这个函数的主要作用在于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间（就是切换滤镜的意思），通常情况下我们是需要将图片从RGB空间转化到其他的颜色空间，以便我们对图片进行相应的分析与处理。（就是得套层马甲，让人家认识认识）本文依旧是请出“饥荒”中我最爱使用的一个角色“机器人”（机器人：我有名
概要：众嗦粥之所周知，在如今计算机视觉（ComputerVersion shortforCV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，而opencv作为一个专门为计算机视觉编程提供技术与函数支持的第三方库，自然是一个需要重点研究的内容。而本期所要介绍的函数就是opencv库下的函数——cvtColor()。这个函数的主要作用在于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间（就是切换滤镜的意思），通常情况下我们是需要将图片从RGB空间转化到其他的颜色空间，以便我们对图片进行相应的分析与处理。（就是得套层马甲，让人家认识认识）本文依旧是请出“饥荒”中我最爱使用的一个角色“机器人”（机器人：我有名
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
