项目实战—人脸检测之HOG实战（四）我们在之前注意到，在计算HOG方向梯度直方图特征时，如果按照上面说的直接对每一个小块进行梯度、梯度幅值、角度的计算，然后在进行统计，这样做的话，……
项目实战—人脸检测之HOG理论（三）之前我们讲述了使用级联分类器来进行人脸检测，现在我们将使用第二种方法来实现。第二种常用的人脸检测工具由 Dlib 提供，它使用了方向梯度直方图（……
项目实战—人脸检测之级联分类器实战在上个教程中，使用 Adaboost 学习分类函数过程非常有效，但仍存在一个重大问题。在图像中，大部分图像为非面部区域。对图像的每个区域给予等同的……
项目实战—人脸检测之级联分类器理论（一）至本次教程开始，我们将进入实战篇，当然仍然会设计到一些理论部分，比如机器学习相关的知识，级联分类器等等。接下来，我们将使用OpenCV自带的……
OpenCV-Python系列之立体图像的深度图双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深……
OpenCV-Python系列之对极几何实践OpenCV中的对极几何在上个教程中我们已经简述了对极几何的一些理论知识，本次我们来使用OpenCV中的一些函数来进行实战，为了得到基础……
OpenCV-Python系列之对极几何理论在我们使用针孔相机时，我们会丢失大量重要的信息，比如说图像的深度，或者说图像上的点和摄像机的距离，因这是一个从 3D 到 2D 的转换。……
OpenCV-Python系列之姿态估计在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如……
OpenCV-Python系列之相机校准实践上个教程已经谈到，为了校准摄像头，我们至少需要10种测试模式。现在我们使用示例图片： ……
