利用opencv可以读取各种颜色的RGB值，进一步实现色彩的识别

前言 随着人工智能的日益火热，计算机视觉领域发展迅速，尤其在人脸识别或物体检测方向更为广泛，今天就为大家带来最基础的人脸识别基础，从一个个函数开始走进这个奥妙的世界。 首先看一下本实验需要的数据集，为了简便我们只进行两个人的识别，选取了beyond乐队的主唱黄家驹和贝斯手黄家强，这哥俩长得有几分神似，这也是对人脸识别的一个考验： 两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧： 为了方便，我们每个人用20张照

基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。 基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和处理方法。基于opencv的人脸识别和口罩检测，附有代码和报告，运用PCA和LBP等算法和

人脸检测演示（Flask应用） 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）。 在Heroku上托管 尝试。 使用以下命令生成pipfile： pipenv install opencv-contrib-python pipenv install Flask pipenv install gunicorn pipenv install numpy 添加以下buildpack： 并包含要安装的apt软件包名称的Aptfile 码头工人 基于以下内容的Docker容器： : 要构建docker映像并在本地运行： cd face_det

使用python环境进行编程，opencv处理图像，完成对零件的尺寸测量，重点涉及图像处理常用的知识点，适合opencv学习者、图像处理爱好者，以及大学生相关课程选修者、大作业完成、毕业设计参考等。项目中有完整对的代码，测试图片，环境配置要求，并配有结果效果图以及演示视频。演示效果参考我的B站：https://www.bilibili.com/video/BV15B4y1m7hn/

在3D-SPIHT编码的基础上，提出基于不对称小波树的分方向4D-SPIHT编码算法，通过构造4维不对称小波树结构，使得每一维上的小波分解级数可以灵活选择；根据小波树特点，将各小波频带按方向独立进行SPIHT编码，从而加快编码速度。实验结果表明，该算法能较有效地去除三维体数据之间的相关性，在不明显增加算法复杂度的基础上，提高压缩性能和编码效率。

压缩包中含有测试图片，Lowe的SIFT算法用OPENCV，误匹配部分用RANSAC剔除。

基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚本程序，适用于计算机视觉数据采集，实时视频帧收集等 基于OpenCV的Webcam脚

印刷电路板 - 自动光学检测 目标 该软件旨在帮助您确定组装好的印刷电路板的问题。 您提供“好” PCB的参考图像，然后软件应分析其他板并识别差异（错误的组件，放置/方向错误，焊桥等）。 目前的发展状况 第一个基于基准的PCB展开原型，目前尚无其他功能。 要求 python 包：numpy、opencv-python 用法 python3 python/pcb_processing.py test_images/SKL8517-2-REWORKED-TOP2.tif

基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别 前后端结合的项目 trash_classify_demo1 基于OpenCV对图像的二值图进行轮廓识别，并得到其边界矩形。通过此方法，大概率能够框选得到图片中的主要物体，并基于框选出的方框对图像进行裁剪为224*224的尺寸。 trash_classify_demo2 ./cnn_test.py 为此前自己摸索的卷积神经网络，训练起来准确率不佳，遂改用VGG16模型。 ./trash_classify_demo2/cnn_test.py 基于VGG16模型，增加bn层促使模型收敛。将训练集迭代训练约15次，训练集准确度约80%-90%，测试集准确度约60%。 关于label，格式为“图片名称 类别”，由于上传大小所限，仅上传label文档，未上传数据集。 trash_classify_demo3 一些项目进行中所编写的小程序，包括爬虫批量下载图片、调整图片尺寸、计算图片平均RGB值和生成标签文档。 trash_classify_demo4 程序的web前端界面。 包括图像上传、识别功能，垃圾分了科普功能，显示模型