本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤： 1、去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数； 2、计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式： 3、非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示： 4、滞后阈值 现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：minVal 和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal

1、imshow展示图像大小随意调整 2、常规图形检测实例 3、检测图形轮廓demo 4、检测多个轮廓取轮廓拟合，取最小能包围住物体的轮廓 5、边缘检测，梯度算法

目录 1、灰度化功能 2、反转功能 3、通道分离功能 4、噪音、滤波功能 5、高斯双边滤波功能 6、均值偏移滤波功能 7、图像二值化功能 8、Canny边缘检测功能 9、直线检测功能 10、圆形检测功能 11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~ 该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能，非常适合初学者理解和应用，包括：灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双

压缩包中含有【人眼识别+眨眼识别】源代码以及详细使用教程，利用pyrhon+opencv在ubuntu上运行，实现实时的检测，windows环境的配置需要自己在网上找相关教程。。之前上传的资源缺少一个自带的库

【目标跟踪】pyimagesearch目标跟踪、中心点匹配示例程序汇总（python-opencv-dlib-dnn）-附件资源

cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; SetOPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function'cv::xfeatures2d::SIFT::create' 通过pip安装opencv-contrib-python后，运行出现上述问题，版本过高导致，可通过官网下载3.3( https://pypi.org/project/opencv-contrib-python/3.3.0.9/#files)，也可下载该资源。

根据原图和对应的alpha图提取前景并且合成新图（基于python+opencv） 具体可以参考我的论文博客：https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/87934119

Caffe-SSD-对象检测 在Python中使用OpenCV在Caffe MobileNet上使用Single Shot MultiBox Detector进行目标检测。 SSD框架 单发MultiBox检测器可分为两部分： 使用基础网络提取特征 使用卷积滤波器进行预测 此实现将MobileNet深度学习CNN架构用作基础网络。 Caffe框架 Caffe是由Berkely AI Research和社区贡献者开发的深度学习框架。 Caffe。 这是使用Nvidia K-40 GPU每天训练超过600万张图像的更快的方法 运行代码 python detectDNN.py -p Caffe/SSD_MobileNet_prototxt -m Caffe/SSD_MobileNet.caffemodel 文章

主要为大家详细介绍了Python基于OpenCV实现视频的人脸检测，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

结课设计…顺利过。项目主要是利用OpenCV的SVM支持向量机，来进行车牌字符的训练，并进行字符的分割、字符识别等。使用Python内置模块Tkinter来实现系统的图形界面。将识别到的车牌与数据库中的黑名单车牌比对，实现正常车牌的快速放行以及黑名单车牌的及时报警。