原标题:教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测 选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。

总有一天技术能够承担起更多的社会责任，保护更多的人。 编者按：本文来自微信公众号“大数据文摘”（ID:BigDataDigest），作者：牛婉杨，36氪经授权发布。 我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。

手指追踪是许多计算机视觉应用的重要特征。在该应用中，使用基于直方图的方法将手与背景帧分离。 使用阈值处理和滤波技术来进行背景消除以获得最佳结果。 我在手指识别时遇到的挑战之一是将手与背景区分开并识别手指的尖端。我将向您展示我用于手指 ...

基于PyQT5实现界面集成，把工作流引擎调用部分封装为一个单独的QThread线程，实现界面与算法分离，最终支持OpenCV算法工作流的重用与第三方集成开发。运行结果演示： 加入官方QQ群，一起讨论，学习更多OpenCV实验大师操作与应用集成技能，提升OpenCV开发效率 ...