openCV 计算机视觉库Ubuntu 16 kylin下的安装过程，其实从链接搬运的，只是自己过了一遍有些不同的用汉语标注了。
第三步libtiff4升级到5了
第七步pip已经有了就不用看了
第八步conda也可以创建虚拟python环境，所以暂且用conda
第十一步用conda把cv包装入虚拟的环境，最后cource activate cv启用虚拟环境
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随着公司的业务的发展有幸接触到OpenCV 这个图形库，这篇文章主要是总结一下在Mac 上使用OpenCV做一个动态的广告植入。
OpenCV 是什么：
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。
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计算机视觉
一颗中二的哨牙
袁勇的博客
小村长的博客
CNN以及深度学习方向
待读列表
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很多对计算机视觉有兴趣的朋友都会了解和使用OpenCV这个知名的开源库。下面然我来介绍一下如何在Mac 上面安装OpenCV3.0 + Python2.7。
Tool：
OpenCV 源码
Python2.7
(PS:Python的版本是随你去选择，本文主要针对的是2.7版本。其实Python大部分的Mac/Linux 系统都是自带的，没有必要在此安装。）
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无人驾驶
不用多说，自从深度学习开始席卷机器学习领域，计算机视觉相关技术突飞猛进。从阿尔法狗到Dota比赛，人类节节败退，强化学习也逐渐的开始进入人们的视野。无人驾驶技术从当年的实验室阶段真的开始走入了工业界（更像是从工业界反传到了学术界）。还等什么，这么激动人心的高新科技，我们怎么能不赶紧上车呢？
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人类视觉系统简直就是一个世界奇迹。看一下接下来的手写体数字序列：
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大部分人都能很容易认出这些数字是：504192。你可能觉得这很不靠谱。在我们每个人的大脑中，都有一个初级视觉皮层，也被称为V1。它包含140*10^6个神经元，而这些神经元之间又有百亿种连接。实际上人类视觉活动不是仅仅只有一个V1层，而是由一系列的视觉皮层-V2，V3，V4和V5。这些视觉皮层在逐层地做更复杂的图像处理工作。我们的大脑好比一个超级计算机，通过成千上万年的进化在逐渐地调整参数，来逐渐理解这个可视化的世界。识别手写体数字不是那么容易。我们人类能够很神奇地理解我们的眼睛呈现给我
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