当我们安装监控摄像头时，我们可以选择使用厂家提供的录像机作为监控的工具，但如果动一点编程，我们也可以通过rtsp通过我们的计算机直接连接摄像头，把影像或者图片保存到我们的计算机上。如果你还会一点人工智能的编程技能，那通过摄像头的影响来监控你感兴趣的目标对象，那会更加好玩，但我们这篇文章先不讨论人工智能，我们先确保影响能被计算机保存下来。
本文解释opencv.findContours函数的使用方法。轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，使用二进制图像效果会更佳。因此，在找到轮廓之前，请使用用阈值处理或Canny边缘检测。
自从Jetpack 4.3，Nvidia引入了Cloud-Native的概念，然后JetPack系统image就自带了nvidia的docker。使用docker的好处是可以快速部署一个目标环境，减少了各自依赖安装的环节，大大提高了生产效率。我们今天就来看看，怎样可以在Jetson Nano上快速搭建一个JupyterLab的环境
苹果去年底发布来M1芯片的Mac Pro, Mac Air和Mac Mini，搭载M1芯片的Mac据说速度和功耗都比之前的系列有了大幅提升，其中最令我兴奋的是便宜的Mac Mini，因为它具备超高的性价比令人折服。本文讨论使用苹果M1机器学习的可行性。
在本教程中，您将学习如何使用Opencv应用于二进制图像的基本形态学操作获取图像基本形态。
学会使用Opencv不同的阀值处理图像，例子涉及到`cv2.threshold` 函数和 `cv2.adaptiveThreshold` 函数的使用及效果。
利用快速傅里叶变换，将图像从空间域转换为频域。
然后，我们创建一个除中心矩形外都为零的掩码。使用该掩码，我们将高频振幅设置为零，最后将图像转换回空间显示。
OpenCV使用了一种快速傅里叶变换算法(由cv.idft实现)。用于计算离散傅里叶变换，并对其逆形式(cv.idft)使用相同的方法。
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