How to use OpenCV in Python, Make Your Hand Invisible Using OpenCV Magic Effect

While generative AI dominates the current landscape, the foundational principles of computer vision remain the bedrock of real-time spatial computing in 2026. This classic OpenCV implementation demons...

📺 Watch here: https://www.youtube.com/watch?v=hATXgqsfiJo

##OpenCV ##ComputerVision ##PythonProgramming

Python OpenCV Project 🔥 Make Invisible Hand | Computer Vision Magic Trick

YouTube
OSCCA 2026 is in full swing in room 409 of the Los Angeles Convention Center at Display Week! #OpenCV #ComputerVision #DisplayWeek

Как из смарт-камеры сделать машинное зрение: дружим Hikrobot ID3000 + OpenCV через Python

Можно ли из смарт-камеры сделать полноценную систему машинного зрения? Можно, нужно подружить её C-библиотеку Hikrobot IDMVS SDK с OpenCV через Python. О том, как это сделать — расскажу на примере кейса печати маркировки на мешках строительной смеси: как мы проверяли синхронность печати кодов маркировки, искали белые квадраты, попадали в них кодами, дублировали по 4 кода на один мешок.

https://habr.com/ru/articles/1031192/

#машинное_зрение #автоматизация_производства #маркировка #техническое_зрение #opencv

Как из смарт-камеры сделать машинное зрение: дружим Hikrobot ID3000 + OpenCV через Python

Мои коллеги производят принтеры для промышленной маркировки и собирают на базе них комплексы для промышленной маркировки, в пару к каждому принтеру ставим смарт-камеру Hikrobot ID3000 для верификации...

Хабр

OSCCA is happening this Monday, May 4 — in person at Display Week!

If you're working in computer vision, display tech, or imaging, this is a great one-day event with access to the Display Week exhibit hall all week.

Two discount codes to know:
- OPENCVC → free entry (limited, first come first served)
- OPENCVEB → $375 instead of $599

Register here: https://www.displayweek.org/event-enhancements/oscca/

In-person only. See you Monday!

#OpenCV #ComputerVision #DisplayWeek

OSCCA - Display Week

The display industry's top event with DSCC, for insights on trends, challenges, and strategies shaping the global display market.

Display Week

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан. Как из аппроксимации производных получаются операторы — Робертса, Прюитта, Собеля, Лапласа. Разберем детектор Канни по шагам: сглаживание Гаусса, поиск градиентов, подавление не-максимумов, двойная пороговая фильтрация. Отдельно — адаптивный фильтр Уоллеса для автоматического подбора порога.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

#контуры #opencv #python #ml #cv #математика #математика_для_программистов #математическое_моделирование #обработка_изображений #timeweb_статьи

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

❯ Содержание Теоретическое введение в поиск контуров 1.1 Механизм работы масок 1.2 Оператор Робертса 1.3 Операторы Прюитта и Собеля 1.4 Оператор Лапласа 1.5 Фильтр Уоллеса 1.6 Детектор границ Канни...

Хабр

Как свёрточные нейронные сети видят мир

Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например,

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1015974/

#компьютерное_зрение #сверточные_нейронные_сети #cnn #opencv #keras

Как свёрточные нейронные сети видят мир

Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например,...

Хабр
How to Set Up Object Detection on Raspberry Pi

The first time I tried object detection with the Raspberry Pi was when I was working on a line-following robot some years back. The logic was simple: follow the white line, and if you come

RaspberryTips

Actually to avoid burying the lede, am interested in automatic floor plan feature extraction and detection (extract walls, and fixtures, detect doors and ovens, etc). Maybe using OpenCV or other off the shelf techniques and/or FOSS libraries where possible.

Any pointers or good leads appreciated, boosts also welcome. :)

#ComputerVision #CV #OpenCV #FloorPlans

SamuRoid – A Raspberry Pi-powered 22-DOF humanoid robot with Multimodal LLMs and ROS support

Shenzhen Xiao R Geek Technology (XiaoR GEEK) SamuRoid is a 22-DOF bionic humanoid robot built around a Raspberry Pi 4 Model B. Designed for researchers, educators, and robotics developers, the robot combines a traditional Robot Operating System (ROS) environment with modern embodied AI capabilities. The concept of SBC-powered humanoid robots is not new, and we have previously seen similar robots, such as the Tonybot and PiMecha, which focused on basic servo control, OpenCV vision, and beginner-friendly programming. Compared to those, SamuRoid is priced significantly higher but offers a more advanced setup with tighter hardware-software integration and support for multimodal interaction that combines vision, voice, and large language models. We have also seen a simpler, but larger bipedal robot like the Mini π. SamuRoid specifications SBC – Raspberry Pi 4 Model B (4GB or 8GB RAM options) Actuators – 22x XRS-series bus servos delivering ≥ 30 kgf · cm of torque at 12V

CNX Software - Embedded Systems News

[Перевод] OCR всё прочитал, но ничего не понял: как мы научили систему разбирать транспортные накладные

Современные библиотеки компьютерного зрения позволяют получить результат буквально за несколько строк кода, но за этой простотой скрывается ряд практических ограничений и компромиссов. В статье разберём, как на самом деле работают модели «из коробки», где проходит граница их применимости и как из сырых выходов детекторов собрать осмысленную логику — от базового inference до сценариев видеоаналитики. Речь пойдёт о прикладном использовании инструментов вроде YOLO, OpenCV и Hugging Face в задачах, где важен не только сам факт распознавания, но и то, что с этим делать дальше.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026088/

#компьютерное_зрение #CV #YOLO #OpenCV #Hugging_Face #детекция_объектов #сегментация_изображений #видеоаналитика #анализ_изображений

OCR всё прочитал, но ничего не понял: как мы научили систему разбирать транспортные накладные

Материал подготовлен для будущих студентов курса «Компьютерное зрение». Каждый день склады обрабатывают тысячи транспортных наклеек. FedEx, UPS, DHL, USPS, региональные перевозчики — у каждого свой...

Хабр