今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第十四篇，本篇内容目录简介如下：

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OpenCV是英特尔的开源计算机视觉库，是在BSD许可下发布的，因此它可以免费用于学术和商业用途。它具有C ++，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。

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每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合，形成真彩色，有暗的，有明亮的。

最近闲来无事，老潘以一名普通算法工程师的角度，结合自身以及周围人的情况，理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告。

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一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样，这是一个非常有趣的项目，而对此进行了大量工作。

近年来，计算机视觉一直都是热门话题，造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力，利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上，你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。 1. TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一，TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground，用户可以借此得到更好的神经网络可视化，很适合教育目的。

👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一！ 无论是二维码识别、刷脸支付，还是智能安防、无人驾驶等，都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉，就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB

计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。

我记得在刚毕业那会一次去面试一个图像算法工程师岗位，面试官问了一个关于高斯滤波的问题。这个再熟悉不过，可是当时我的脑子里只有关于这个滤波的效果如何以及如何使用opencv调用，它的公式却怎么也写不完整，更不用说这个公式中的期望和方差这两个参数的作用了。

目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。

如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。

目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。

目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。

① 在知道直线方程的前提下(或知道直线上一点和直线角度)，联立方程求解交点坐标(注意数学坐标系和图像坐标系的关系)；

上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：

之前有写一些利用opencv处理图像的内容，不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。