opencv目标跟踪算法 OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？

OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？

这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。

能与科大讯飞相提并论的人工智能股票还有吗？

1. 科大讯飞：“科大讯飞超级大脑”已进入认知智能的制高点。科大讯飞开放平台是全球首个开放式智能交互技术服务平台，致力于为开发者打造一站式智能人机交互解决方案。

2. 汉王科技：人脸识别、读写识别等领域的领军企业。

3. 东方国信：大数据智能分析的领头羊

4。东方旺利：视频大数据的领头羊，分享全球领先的家用机器人和安防机器人。

5. 长高集团：收购金辉科技，在图像和视频智能识别领域罕见的高品质目标

6。四川一辉：携手全球人工智能领军企业IBM沃森。

7. 赛威智能：公司是中国最专业的智能系统解决方案提供商之一，拥有全自动智能电网和人脸识别。

8. 江南化工：研发图灵机器人，为第三方提供集成化、低访问、低门槛的云机器人大脑服务，使第三方产品快速具备智能人机交互功能。

9. 高乐股份有限公司：其子公司友联科技研发出全球首款工程人工智能机器人。

10. 科大智能：运输机器人，焊接机器人。

11. 佳都科技：云聪科技的人脸识别技术已应用于金融行业。

12. 四维地图创新：与东软集团签署战略合作，整合资源，深度布局高精度地图，出现无人驾驶纯标志雏形。

13. 三丰智能：传输机器人，自成立以来，一直致力于为客户提供智能交通设备解决方案

14。传达智胜：飞行模拟器：塔台视景模拟器，具有三维全脸摄像头和三维人脸识别技术

如果你使用opencv，最直接的方法就是去GPU。计算量最大的部分是hog的计算。Opencv实现了原始的hog。你可以考虑一下DPM中的猪。通过对hog参数的调整，如面元个数、单元大小、是否插值、如何归一化等，也可以减少点的计算量，平衡检测效果。猪的多尺度是很费时的。你可以制作一个多重图像金字塔，计算每一层的猪，然后缩小这个多重图像的猪金字塔，得到N个尺度的多尺度猪。或者直接训练多个不同尺度的分类器逐个遍历。支持向量机是尽可能线性的。

如何基于opencv进行远距离的检测？

目前，轮廓匹配的研究也在进行中。轮廓匹配的前提是提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中实现的。然后采用鲁棒匹配算法进行匹配。目前，我正在读一篇论文“基于曲率特征的轮廓匹配算法”。匹配算法相对简单。第一步是通过多边形逼近轮廓提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离。本文采用一种简化的方法计算Hausdorff距离法。

如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？

Opencv，我记得，是源代码。在官方网站上解压后，根文件夹中会有一个cmakelist文件。可以使用cmake工具直接生成项目文件。你可以直接打开手动编译，也可以根据自己的机器配置，比如CUDA并行库和英特尔IPP是否安装了数学库，如果安装了这些库，编译时会自动调用，当然可以减少算法的时间，也可以编译成静态库。如果你已经编译过了，就没有办法了。建议您转到下一个手动编译的版本，并使用下一个cmake工具生成自己的项目。希望能对你有所帮助。

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