opencv-2.4.9

基于yolo5的目标检测人物动物识别，有代码，有数据，可以直接运行

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本系统可通过两种方法实现目标的跟踪，一种是通过包盒子技术实现目标的框选，另外一种是通过将高空坠物的目标像素赋予红色作为警示颜色。 第一种方法，首先需要计算高空坠物目标的XY坐标，同时找到XY轴上的最大值和最小值。然后通过包盒子技术，将该四个极值点连成一个矩形，同时再连成一个小一点的矩形，将大于小矩形且小于大矩形的区域赋予红色，即可实现目标的跟踪框选。 第二种方法，通过帧间差分计算，得到差分图像后，进行判别。将大于预设值的像素赋予红色，即可将目标覆盖成红色。 本工程在Vivado 2018.1上开发，下载后可直接运行。

这是基于飞凌OKMX6ULL-S开发板，里面包含了基于深度学习的分类与检测项目，可以在其屏幕上显示。

这包括以下内容，可以自行配置环境，并且利用opencv和百度的api进行一个简单的车牌识别，简单又有效 车牌搜索识别找出某个车牌号 对比识别车牌系统 车牌数据库认证系统 车牌图文搜索系统 车牌数据库搜索系统 文件图片识别车牌 网络图片地址识别车牌 实时截图识别车牌 图片自适应窗口大小 摄像头拍照识别车牌 使用 hyperlpr 提高识别率

树莓派 ARMv7l opencv 4.5.5.62 whl安装包

1.图像作差 与动态阈值异曲同工，原理一致。经过筛选，找出划痕区域 2.附图片+代码 3.vs2019+opencv4.5

基于OpenCV4.5.5重新编译加入OpenCV_Contrib模块，支持人脸识别、模型训练、机器学习等相关功能。