本章总结为javacv技术堆栈系列的文章
前言我写了很多关于javacv的文章，但不能说我很熟悉。 我只能说我对javacv很熟悉。 偶尔提交pull request作出贡献，但javacv中包含了太多的库。 因为有些库很少用于每个APP应用场景，所以平时以ffmpeg音视频处理为主，顺便写一点opencv图像处理、图像检测识别和tessert字符识别等。
什么是javacv？ javacv技术堆栈可以做什么？ 我相信，在一个老生常谈的问题上，只要大家用各种搜索引擎搜索，就应该知道能做什么。
首先是音视频处理、编解码、打包。 可以使用ffmpeg的javacv就可以了。 他们没有任何区别。
而且是图像处理和图像识别。 可以使用opencv图像检测识别和tessert字符识别。 他们也没有任何区别。 但是，因为javacv只是让jni跨平台，所以不需要自己封装。
剩下的包括矩阵计算、深度学习等内容，鲜为人知，所以很少说明。
javacv技术堆栈的应用场景很多人都很好奇，现在javacv在哪些应用场景中比较常用？
javacv跨平台不仅可以让windows、linux、macos等服务和客户在机器上工作，而且可以是各种嵌入式主板。
嵌入式领域：
很多人将javacv用于草莓馅饼等基于arm芯片的主板上，使用外置摄像机或音频设备就可以进行音视频升级、图像处理、图像识别等操作。
流媒体：
利用javacv流媒体的优势，轻松收集音视频、进行流媒体、编解码、打包等操作。
深度学习：
深度学习4 j主要利用java大数据能力进行深度学习，虽然这方面鲜为人知，但它确实很有名。
人脸检测识别：
在网上搜索到javacv最多的文章是关于人脸检测识别，javacv官网的首页demo是人脸检测的一个例子，opencv能做什么就做什么。
文本识别：
使用Tesseract-OCR，可以方便地对字符库进行培训和字符识别。 利用javacv特有的流媒体属性和嵌入式开发特性，还可以实现摄像头文字识别、视频图像文字识别等场景。
有关依赖关系问题，请参阅博客的另一篇文章。 说明将JavaCV更新为1.5.x版后的依赖关系问题，以及如何减小依赖关系包大小
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