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）

手势识别YOLOV8 NANO，训练得到模型，转换成ONNX ，OPENCV DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

opencv3.4.1编译成果物可在armv7上运行，在cortex A7上测试过，省去大家编译调试的麻烦 编译工具链arm-linux-gnueabihf-

python+opencv生成较真实的车牌号码图片

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征