1.基于AndroidStudio的opencv配置与使用先推荐一本书《计算机视觉算法与应用》，相信用过OpenCV的哥们都知道这是用来干啥的，这里我就不再啰嗦。只说一下他的应用领域：人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等等。这次我们主要用它来做人脸识别，注意人脸

人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。

二维码识别OCRAPI是利用计算机视觉技术，通过扫描二维码图像，将其转化为文本或数字信息。

(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)昨天Kaggle新上了一个关于图像识别的比赛，GoogleAI发起了地域包容性图像识别竞赛（InclusiveImagesCompetition），旨在探索图像识别在数据采集地域分布不一致的情况下模型的包容性（Inclusive）。众所周知，正是由于类似ImageNet这样的大规模

vi设计中视觉识别符号设计与商标设计的区别编辑：AGO(安可)品牌顾问 !vi设计中视觉识别符号设计与商标设计的区别(http://www.agobrand.com/uploads/allimg/160712/11264242440.jpg)vi设计中视觉识别符号的主要作用是，跟企业外部组织和公众进行视觉交流，将企业精神、企

手势识别是现代计算机视觉领域不可或缺的一部分，是指通过分析输入信号的空间变化来获取表达者的意图。手势识别技术可以应用于很多领域，比如交互式系统、人脸识别以及智能家居等。在许多场景中，手势识别是更加便捷的控制方式，它可以更方便地与设备进行交互，并且可以方便地

计算机视觉中手语识别研究手语识别的目的就是通过计算机提供一种有效的、准确的机制将聋哑人常用的手语手势识别出来，使得他们与健全人之间的交互变得更方便、快捷。同时，手语识别的应用还可以提供更自然的人机交互方式，方便聋哑人对计算机等常用信息设备的使用。目前手语识

面部表情识别是一项复杂的技术，需要综合运用计算机视觉、机器学习、深度学习等多种技术。本文将介绍面部表情识别的技术实现过程，包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等方面。首先，在进行面部表情识别之前，需要采集面部图像作为输入数据。为了获得高质量的图像，需要

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任