(基于python的毕业设计)基于OpenCV全景图像拼接系统(源码+说明+演示视频)，本科毕业设计高分项目。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户： （1）个人信息管理：管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 （2）用户信息管理：管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息，比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 （3）图片列表管理模块：管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理，比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户： （1）网站首页浏览：用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能，网站首页使用简介大方的设计风格，可以给用户很好的使用体验。 （2）个人信息查看：用户可以查看网站内自己的个人信息，包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 （3）图片拼接模块：在已经注册且成功登录的情况下，用户可以进行在线图片拼接，进行图片拼接时需要先上传图片，上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。

编译版本：opencv-4.8.0 +opencv_contrib-4.8.0 编译环境：windows 10， vs2022 下 x64平台debug、release 编译内容：opencv4.8.0版本下所有模块（所有依赖库），包括人脸识别等机器学习 说明： 1. 本资源由本人查阅资料，搭建环境，下载github源码，及相应依赖库环境，并做了完整模块合并cmake windows x64 平台下编译。 2.由于官方下载安装的库环境中不带opencv_contrib 模块，需要自己合并模块编译，否则无法使用face等模块，给使用opencv带来不便 3.为此特意将编译好的库文件分享给大家，以方便opencv的学习和使用。 4.有其他疑问也可以联系我处理。 5.亲测可用！ 6.此编译版本由GitHub上开源代码进行编译，仅提供个人学习的参考，如需使用其他用途请遵循opencv相应的规则。

2023毕业设计，基于YOLOv5，Qt和Opencv设计的一款图像处理软件，有问题可以私聊我。

opencv_torchvision_transform 这是基于Opencv的torchvision“ transforms”的重写。 所有功能仅取决于cv2和pytorch（无PIL）。 如，cv2比PIL快三倍。 转换中的大多数函数都被重新实现，除了： 在原始版本中已弃用的ToPILImage（我们使用过的opencv :)），Scale和RandomSizedCrop将被忽略。 原始的仿射变换只有5个自由度，我实现了一个具有6个自由度的仿射变换，称为RandomAffine6 （可以在找到）。 原始方法RandomAffine仍然保留，并使用opencv重新实现。 我的旋转功能是顺时针旋转，但是原始功能是逆时针旋转。 添加了一些新的方法，这些方法可以在“支持”中找到（粗体显示）。 opencv版本的所有输出与原始输出几乎相同（在测试） 。 支持： Compose

haarcascade_eye.xml;eye_tree_eyeglasses.xml;frontalcatface.xml;frontalface_alt.xml;frontalface_alt2.xml;frontalface_alt_tree.xml;frontalface_default.xml;fullbody.xml;lefteye_2splits.xml;licence_plate_rus_16stages.xml;lowerbody.xml;mcs_eyepair_big.xml;mcs_eyepair_small.xml;mcs_leftear.xml;mcs_lefteye

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

热力图生成算法的具体实现（C++，OpenCV）,搭配https://blog.csdn.net/charlee44/article/details/124895644食用。

1．3 OpenCV简介 OpenCV是Intel回开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类 构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 其重要重要特性包括： 拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它 的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。 (细节参考license)。 为Intel@Integrated Performance Primitives(IPP)提供了透明接口。 这意 味着如果有为特定处理器优化的的IPP库，OpenCV将在运行时自动加载这 些库。 在过去的十年，随着处理器速度和内存容量以摩尔定律增长，计算机视 觉的研究和应用也得到了迅速的发展。以往传统的开发方法要求工程人员在 完成的硬件设计的同时，自己编码实现所有底层的算法，所有的图像处理函 数都要从头编写，既造成时间和精力上的浪费，又难以保证稳定性、实用性 和通用性，越来越难以满足现实的需求。为了解决理论到应用的难题，出现 了众多的计算机视觉和图像处理软件包。大多数软件包是用C／C++编写的。 例如，TargetJr及其后续版本VXLl2u(the Vision something Libraries)就是这样 一个C++库的集合，在满足的小型、快速和稳固的系统的开发要求的同时提 供了多平台移植性。Gandalf提供了计算机视觉和数值计算库，适合于可移植 平台的视觉应用软件的开发。Delft科学图像处理库DIPlib是另一个科学图像 处理C程序库．包含了许多图像数据多维分析和处理函数。同时许多商用图 像处理和计算机视觉软件包也得到相应开发。MVTec公司开发的HALCON 是其中之一，它包含了C／C++代码的图像处理库。LabView在Nl图像处理硬 件的支持下能加速图像处理。由微软公司开发的SDK是一个底层的图像操作 分析的C++库。在Matlab中的图像处理工具包以及在Mathematica中的数字 图像处理软件包都是较为强大的图像处理工具，同时这两个软件包兼有许多 高级数学计算功能。由Aurora公司开发的LEADTOOLS是一套商用化计算 机视觉包，它包括了图像处理服务器开发工具。允许用户创建各种基于网络 的图像处理服务程序。 这些软件包为计算机图像分析和机器视觉提供了极大的便利。但也存在 3

开发平台为Visual Studio 2015，MFC的Picture控件显示OpenCV图像，播放视频

opencv_python-4.8.0.74-cp37-abi3-win_amd64.whl