OpenCV
传统视觉项目 | 使用 OpenCV 进行运动检测
在技术不断重塑我们与世界互动方式的时代，计算机视觉已成为最令人兴奋的创新领域之一。 从自动驾驶汽车到家庭安防系统，检测和解释运动的能力已成为现代应用的重要组成部分。 在这些进步的背后，OpenCV（开源计算机视觉库）扮演了核心角色，它使开发者能够构建强大而高效的图像和视频处理系统。
基于 OpenCV 和 Matplotlib 的物体移动可视化
在计算机视觉中，一个基本目标是从静态图像或视频序列中提取有意义的信息。 为了理解这些信号，通常有助于对其进行可视化。 例如，在跟踪高速公路上行驶的单个汽车时，我们可以围绕它们绘制边界框，或者在检测传送带上产品线中的问题时，我们可以使用不同的颜色来标记异常。
用 OpenCV 实现 FAST 算法目标跟踪
主要工作提取特征(角点)并使用FAST算法跟踪对象：OpenCV，PythonOpenCV中有多种特征提取算法可供使用，但其中一种名为FAST算法的，对于实时计算机视觉应用来说非常有用。 大多数特征提取和角点检测方法在提取特征方面表现良好，但它们大多数并不适合实时应用。 FAST算法非常适合实时计算机视觉任务。
摩尔线程开源 OpenCV-MUSA：支持绝大部分 cv::cuda 命名空间下数据结构及 API
感谢摩尔线程宣布其自研统一系统架构 MUSA 已完成与开源计算机视觉库 OpenCV 的适配，并正式发布 OpenCV-MUSA 开源项目。OpenCV 作为计算机视觉领域最重要的开源库之一，为图像和视频处理的开发者和研究人员提供了强大且灵活的工具。OpenCV 在自动驾驶、医疗影像、安防监控、机器人视觉、增强现实和图像识别等多个领域得到广泛应用。在现有 OpenCV 代码的基础上，摩尔线程新增了 MUSA 设备后端，并为多个算法模块提供了 MUSA 加速支持，同时对编译脚本也进行了适配。目前 OpenCV-MUS
- 1