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为期半个月的冬奥会已落下帷幕，在冰雪健儿热情展示平时训练结果的同时，你心中是不是还有谷爱凌的1620高难度动作，以及俄罗斯三娃（K宝瓦利耶娃、谢尔巴科娃、特鲁索娃）的超美舞姿……

是不是还没有看过瘾呢？

谷爱凌在比赛中

K娃瓦利耶娃在比赛中

她们在比赛的同时，也给我国的滑雪等冬季运动项目的普及带来了非常好的宣传推广。

据统计，本届冬奥会创下了收视率新高，受到了国内外的一致好评，除了中国运动健儿获得的金牌外，更多的是绚丽的画面、精彩的比赛瞬间给观众带来了惊喜，但这些高清画面和精彩瞬间的捕捉，以及首次使用的高速镜头的轨迹计算，都离不开计算机图像算法在背后的默默耕耘。

开幕式上的数字水墨冰瀑唯美震撼，“黄河水”滚滚而来，而后冰冻为一片冰的世界。殊不知，“冰瀑”中的水流图像，是经过图像处理算法而形成的。机器‘学习’大量中国传统水墨画，建立水墨纹理特征模型，以此生成风格化的山水图像。风格化图像是深度学习领域的一个很常见的案例，读者朋友可以自己下载一个风格化的模型，使用OpenCV进行推理，产生自己的风格化图像。

开幕式中的“黄河之水天上来”

为了让运动员更好地训练，达到更好的训练效果，本届冬奥会上应用了基于OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization，开源视觉推理与神经网络优化库）视觉工具套件开发的3DAT三维运动员追踪技术，运动员不需要带任何传感器和相关设备，就可以直接把各种数据采集起来，进行运动轨迹的测算和分析。

这是其他项目教练利用该技术在平时训练时的分析应用运用。

在夏奥会项目中训练

OpenCV在发行4.x版本的时候就开始引入了OpenVINO用于计算机视觉推理与深度学习推理开发。

运动员的胜负往往就在电光火石的一瞬间，为了辅助裁判的决策，需要摄像机定格一个个精彩的瞬间。体育馆中设置了4K摄像机阵列和8KVR相机，正是这些摄像机现场图像数据采集精准捕捉了运动员的动作细节，这背后蕴藏了如VR/360°节目拍摄、内容生成、8K视频流高效编解码、自适应传输和交互式VR呈现等关键技术。

谷爱凌夺冠精彩动作

本次冬奥会中在很多的场合还使用了自动驾驶和辅助驾驶技术，像火炬传递阶段，不仅有机器人来传递火炬，还有一段路程是自动驾驶汽车来负责火炬传递。而冬奥村内的大巴上也装上了辅助驾驶系统，该系统通过计算机视觉等AI技术，为驾驶大巴的司机提供预警提醒，计算机视觉中的图像处理算法都可以通过OpenCV实现。

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