- OpenCV教程 - Chapter 1: 图像读取与显示 - 1.1 读取图像 - 1.2 显示图像 - 1.3 图像保存 - Chapter 2: 图像基本操作 - 2.1 获取像素值 - 2.2 设置像素值 - 2.3 图像属性与操作 - Chapter 3: 图像滤波与增强 - 3.1 模糊处理 - 3.2 锐化处理 - 3.3 边缘检测 - ...

基于TensorFlow+OpenCV的焊缝识别 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124505827

数字图像处理，opencv,读取图片，拟合椭圆，并给出椭圆度

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

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基于 OpenCV + Python 的人脸识别上课签到系统，实现的功能： 1. 班级同学人脸图像的采集，得到人脸数据库 2. 人脸识别模型的训练 3. 刷脸识别签到，查看签到结果 4. 编写简单的用户界面

通过《第5课 使用FFmpeg将rtmp流再转推到rtmp服务器》我们已经知道如何将rtmp流再转发到另一台rtmp服务器，与此类似，直接将音视频数据推送到rtmp服务器也要先创建并打开输出流。为了得到类似于拉取到的rtmp音频包和视频包，就需要对音视频原始数据进行相应的编码和封装，要实现以上功能就需要引入编码器。

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

haarcascade_frontalface_alt2.xml、haarcascade_eye.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_smile.xml等各种opencv分类器。

主要为大家详细介绍了Opencv实现绿幕视频背景替换功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下