opencv_contrib_python-3.4.9.33-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题，研究了当下效果最好的 YOLOv3目标检测算法，在其基础上进行优化，提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。

用于OpenCV人脸识别正面和侧面人脸训练样本素材包

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基于小波分析的海空背景下的红外小目标检测算法，基于小波互能量交叉的复杂背景中红外小目标检测方法

包含OpenCV的基础学习资料以及实战项目（人脸识别、停车位识别、目标追踪、全景图像拼接、文档扫描....）的课件、源代码、数据集。

高光谱图像拥有成百甚至上千个波段，具有图谱合一的特点，与多光谱图像相 比，不仅分辨率更高，而且包含更加丰富的空间和地物信息，通过对比分析目标光 谱曲线，可以完成在其它成像模态下难以完成的目标检测任务

已训练完成的OpenCV人脸识别数据集，内涵eye与frontalface特征，能够识别人脸，可导入文件直接使用，训练人脸数据集需要耗费大量的时间，内部的xml文件已经经过训练，可节省大量训练数据集的时间，直接进行下一步操作

这是最新版本的Windows版本安装包，如果有需要不同操作系统的不同版本安装包，请前往官网：https://opencv.org/releases/ 下载安装包

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