业和信息化部电子工业标准化研究院联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司和北京龙腾智元信息技术有限公司于2024年1月24日至28日在北京举办《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书培训计划。

2024年工信部AI人工智能证书推荐：名额有限，紧张报考中！ 《计算机视觉处理设计开发工程师》2024年1月24日至28日-北京

setTermCriteria(cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 4, 1e-6)); // 真是奇怪，上面不等于重复调用 train 四次 // 重复调用train，同只调用一次一样，重复的

大家好，我用Python编写了一个启用摄像头扫码的功能，使用了wechat的库进行扫码识别，但在实际测试的过程中发现，当二维码放在镜头下，一张二维码经常会被连续扫码两次，出现两个一样的扫码结果，这种情况如何解决。 另外一个问题就是，想让电脑上的摄像头

“『OCR深度实践』OCR学习笔记(3)：传统机器学习方法绪论"文章中最后一个svm识别身份证的代码纠错了还是运行不出来，哪位大佬比较了解这方面能不能麻烦看一下

经过几个月的奋战，我的OpenCV课程终于更新完成了，在这个过程中也受到了大家的热情捧场，课程报名学习的人数在不断攀升： 学习人数和好评不断攀升，在此对支持的朋友表示真诚的感谢。如果有需要可以邮我： lxiao217@163.com 我的课程地址：

这几天阳了居家，今天开始干点事儿了，把opencv的课程录制了差不多一章，C++和Python两种语言的实例开发学习： OpenCV入门精讲（C++/Python双语教学） 开课一个月，学习人数达到240多了，录制起来动力很足，评分也还可以。 之前课

这里有一个课程，还在更新中，学习人数在蹭蹭涨： opencv课程 评分还挺高的，开课一个月，学习人数238，差不多就是上个月今天开课的，很受欢迎。

不知道有没有人会看帖子内容，哈哈？ 看到的有需要的可以看看我的opencv课程： C++/python双语学习opencv 有一些免费内容可以看看了解一下课程，现在已经差不多更新一半了。

大家好，我开了一门OpenCV入门精讲课程，现在是第一期，采用C++/Python双语开发，学习视频持续更新中，欢迎大家围观。 OpenCV入门精讲 课程链接 学习课程 本课程是结合图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》开发的，采用

OpenCV C++/Python双语开发学习视频更新了，欢迎大家围观。 OpenCV入门精讲 本课程是结合图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》开发的，采用C++与Python双语教学，便于深度学习和工程应用的部署使用。图书是国内

这个课程上架之后，学习人数蹭蹭的涨，但是付费人数确实不理想，我在想是不是都是会员免费的，有会员的朋友帮我尝试一下，然后留个言，非常感谢。 课程链接：OpenCV入门精讲 优惠券地址：课程优惠券 欢迎大家给课程提提意见：

本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；第2章 图像读写模块imgcodecs；第3章 核心库模块core；第4章 图像处理模块imgproc（一）；第5章 图像处理模块imgproc（二）；第6章 可视化模块highgui；第7章 视频处理模块videoio；第8章 视频分析模块video；第9章 照片处理模块photo；第10章 2D特征模块features2d；第11章 相机标定与三维重建模块calib

本文中使用的函数详细说明可以参考图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；第2章 图像读写模块imgcodecs；第3章 核心库模块core；第4章 图像处理模块imgproc（一）；第5章 图像处理模块imgproc（二）；第6章 可视化模块highgui；第7章 视频处理模块videoio；第8章 视频分析模块video；第9章 照片处理模块photo；第10章 2D特征模块features2d；第11章 相机标定与三维重

本文分享内容来自于《深度学习计算机视觉实战》，该书讲述了深度学习与计算机视觉的基础，从模型训练到模型部署，非常适合初学者入门学习参考。第一部分：深度学习与计算机视觉的基础介绍（经典网络与算法）；第二部分：模型训练中常用的预处理和后处理图像处理算法介绍；第三部分：计算机视觉项目实战；第四部分：基于Tensorflow Lite的模型部署（lite源码讲解、模型量化、模型转换、PC和移动端部署）。1.5.1、深度学习如何入门对于很多的初学者来说，最关心的莫过于这个问题了。AI是一个新兴行业，对.

本文内容参考《深度学习计算机视觉实战》，该书内容包括深度学习与计算机视觉基础介绍、常用的OpenCV进行模型训练前处理与后处理算法、计算机视觉案例实战、Windows/Linux/Android/国产化平台的模型部署，学习路线如下：​Keras是最常见的深度学习库之一，能够帮助用户快速构建深度学习网络。Keras的张量计算依赖于处理后端，Keras中提供了Theano/Tensorflow/CNTK三种后端引擎，三种引擎的函数使用统一封装，在用户层面可以切换后端引擎，但是调用的API相同。Keras提

本文内容参考《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》一书，这本书里面有130多个案例，涵盖了OpenCV的各个模块，非常适合入门，该书内容如下：第1章 OpenCV快速入门；第2章 图像读写模块imgcodecs；第3章 核心库模块core；第4章 图像处理模块imgproc（一）；第5章 图像处理模块imgproc（二）；第6章 可视化模块highgui；第7章 视频处理模块videoio；第8章 视频分析模块video；第9章 照片处理模块photo；第10章 2D特征模块

贝叶斯定理学习

这几年CV算法太卷了，顶会都不一定有心仪的offer，我们是不是应该静下心来回归一下技术呢，提升一下自己。 在面试求职者的过程中，发现很多同学都只会搭网络，传统图像处理算法都不知道，OpenCV这种常用的库都不会用，工程落地能力比较差。 这里我依托我

大家好，我在csdn新开的课程上线了，欢迎大家捧场，多谢！ http://t.csdn.cn/a63yJ