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

cmake编译OpenCV4.8.0+opencv_contrib4.8.0过程中有些资源下载失败,我们需要手动下载然后放到特定目录下，资源包括v0.1.2a.zip、opencv_videoio_ffmpeg_64.dll、opencv_videoio_ffmpeg.dll、opencv_3rdparty-wechat_qrcode.zip、ippicv_2021.8_win_intel64_20230330_general.zip、face_landmark_model.dat、boostdesc_bgm.i等

基于matlab的人脸检测程序代码OpenCV Open CV 代表“开源计算机视觉”。 它是一个预定义的算法库，主要用于计算机视觉应用，如物体检测、人脸检测、人员/车辆计数、生物识别等。 Open CV 使新的 AI 识别系统更容易采用以前的模型框架。 采用的框架可以保持不变或稍作修改，因此可以节省再次制作类似代码的时间。 Open CV 是使用 C++ 创建的，可以与许多语言一起使用，如 Java、MATLAB、C++、Python。 [8] Python 被认为是与 Open CV 一起使用以创建基于目标检测的程序的最佳语言： 字典 ii 支持 Python。 简单的 OOP（面向对象的编程系统） iii． Python 有一个开放和免费的源代码 iv。 它易于阅读和可编程 v。python vi 中使用从零开始的编号。 Python的一个模块可以嵌入很多功能[8] （附上 .docx 文件以供下载）