В этой статье пошагово показано, как с помощью OpenCV и pytesseract обнаружить и распознать номерной знак на изображении автомобиля. Приведены исходные примеры кода, рекомендации по предобработке изображения, варианты альтернатив и чек-лист для приёмки.
В этой статье показан пошаговый рабочий процесс для создания панорам из набора снимков с помощью Python и OpenCV. Вы узнаете, как настроить окружение, загрузить и изменить размеры изображений, выполнить сшивку через cv2.Stitcher, обрезать результат, сохранить и отладить ошибки.
В статье показано, как реализовать размытие лица в Python с помощью OpenCV и NumPy, приведён рабочий пример и рекомендации по улучшениям. Описаны ограничения метода, альтернативы и чеклисты для тестирования и внедрения.
Стабилизация видео уменьшает дрожание камеры, оценивая движение между кадрами и корректируя их геометрически. Пример на Python + OpenCV показывает детекцию точек, оптический поток, сглаживание траектории и запись результата.
Кратко: вы можете собрать простой детектор лиц в реальном времени на Python и OpenCV с использованием предобученной модели Haar Cascade всего в нескольких строках кода. В этой статье объясняются принципы работы алгоритма, подробный пошаговый пример, практические советы по настройке, ограничения, альтернативные подходы и контрольные списки для разработки и эксплуатации.
Код на Python позволяет превратить фотографию бумаги в «скан» с видом сверху. Используйте OpenCV, imutils, scikit-image и NumPy; в статье приведены код, модуль трансформации и советы по отладке.
В статье показано, как в реальном времени определять и отслеживать положение рук с помощью Python, OpenCV и MediaPipe. Приведён рабочий код, объяснены ключевые шаги, возможные проблемы и практические советы для интеграции в проекты — от прототипа до VR.
В статье показано, как стабилизировать дрожащие видеозаписи с помощью OpenCV и NumPy на Python. Приведён полный код, пояснения к ключевым функциям, советы по параметрам, варианты альтернативных решений и чек-лист для приёмки результата.
В этой статье показано, как с помощью OpenCV и маркеров ArUco наложить изображение поверх физических маркеров в видеопотоке. Приведены готовые функции и практические советы по отладке.
Этот материал объясняет, как работает обнаружение лиц с помощью алгоритма Haar Cascade и показывает, как реализовать простой детектор лиц на Python и OpenCV. Приведён пошаговый рабочий пример, рекомендации по настройке параметров, список ограничений и практические альтернативы.
В этой статье показано, как реализовать размытие лиц в изображениях и видеопотоках с помощью Python, OpenCV и NumPy. Приведён полный пример кода с объяснениями, рекомендации по производительности, тесты и заметки по конфиденциальности.
Это подробное руководство показывает, как подготовить среду, разметить и разделить данные, настроить config.yaml, обучить YOLOv8 на своих изображениях, оценить модель и развернуть веса.
В этом руководстве показано, как отслеживать руки в реальном времени с помощью Python, OpenCV и MediaPipe. Вы создадите пайплайн: захват видео, обнаружение ладони, предсказание 21 контрольной точки и визуализация.
В этой пошаговой инструкции показано, как на Python собрать простой сканер документов: от загрузки изображения до перспективного преобразования и применения адаптивного порога, чтобы получить «сканированный» вид.
Краткое руководство по установке OpenCV на Debian 10–12. Описаны два варианта: быстрая установка из репозитория (python3-opencv) и рекомендуемая сборка из исходников с opencv_contrib. Приведены зависимости, команды сборки и проверки.