本播放器demo包含了 1.使用OpenCV对图像进行处理，对图像进行置灰，旋转，抠图，高斯模糊，中值滤波，部分区域清除置黑，背景移除，边缘检测等操作；2.单纯使用opencv播放显示视频；3.使用opencv和openGL播放显示视频；4.在ffmpeg解码后，使用opencv显示视频，并支持对视频的旋转翻转、裁剪、添加文字、添加logo、亮度调节、置灰、录像截图，音频开关等功能。视频播放器同时支持本地文件与网络码流地址的播放。本篇博客的最后有提供工程代码的下载。需要工程源码下载和详细内容请看我的博客。

Paperback: 350 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account; 2nd New edition edition (August 25, 2014) Language: English ISBN-10: 1782161481 ISBN-13: 978-1782161486 Over 50 recipes to help you build computer vision applications in C++ using the OpenCV library About This Book Master OpenCV, the open source library of the computer vision community Master fundamental concepts in computer vision and image processing Learn the important classes and functions of OpenCV with complete working examples applied on real images

1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

Csdn博客https://blog.csdn.net/qiangpi6057/article/details/12854772 Fastest_Image_Pattern_Matching 测试Demo

源码亲测可用，可做计算机毕业设计、课程设计等参考。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户： （1）个人信息管理：管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 （2）用户信息管理：管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息，比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 （3）图片列表管理模块：管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理，比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户： （1）网站首页浏览：用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能，网站首页使用简介大方的设计风格，可以给用户很好的使用体验。 （2）个人信息查看：用户可以查看网站内自己的个人信息，包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 （3）图片拼接模块：在已经注册且成功登录的情况下，用户可以进行在线图片拼接，进行图片拼接时需要先上传图片，上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。

(基于python的毕业设计)基于OpenCV全景图像拼接系统(源码+说明+演示视频)，本科毕业设计高分项目。 【项目技术】 python+Django+mysql+B/S 【实现功能】 管理员用户： （1）个人信息管理：管理员用户可以通过此功能对自己的密码进行维护。 （2）用户信息管理：管理员用户通过此功能可以维护系统内注册用户的信息，比如可以对用户的姓名、电话或联系方式等信息进行管理。 （3）图片列表管理模块：管理员用户可以对系统内的已经进行过全景拼接的图片进行信息的维护和管理，比如可以通过序号查看某张图片的详细信息。 普通用户： （1）网站首页浏览：用户登录网站之后可以在首页中查看系统内的所有功能，网站首页使用简介大方的设计风格，可以给用户很好的使用体验。 （2）个人信息查看：用户可以查看网站内自己的个人信息，包括自己的ID、姓名、联系方式、权限、创建时间及最后修改时间等。 （3）图片拼接模块：在已经注册且成功登录的情况下，用户可以进行在线图片拼接，进行图片拼接时需要先上传图片，上传完正确的路径的文件之后系统会通过OpenCV技术进行拼接。

编译版本：opencv-4.8.0 +opencv_contrib-4.8.0 编译环境：windows 10， vs2022 下 x64平台debug、release 编译内容：opencv4.8.0版本下所有模块（所有依赖库），包括人脸识别等机器学习 说明： 1. 本资源由本人查阅资料，搭建环境，下载github源码，及相应依赖库环境，并做了完整模块合并cmake windows x64 平台下编译。 2.由于官方下载安装的库环境中不带opencv_contrib 模块，需要自己合并模块编译，否则无法使用face等模块，给使用opencv带来不便 3.为此特意将编译好的库文件分享给大家，以方便opencv的学习和使用。 4.有其他疑问也可以联系我处理。 5.亲测可用！ 6.此编译版本由GitHub上开源代码进行编译，仅提供个人学习的参考，如需使用其他用途请遵循opencv相应的规则。

2023毕业设计，基于YOLOv5，Qt和Opencv设计的一款图像处理软件，有问题可以私聊我。

opencv_torchvision_transform 这是基于Opencv的torchvision“ transforms”的重写。 所有功能仅取决于cv2和pytorch（无PIL）。 如，cv2比PIL快三倍。 转换中的大多数函数都被重新实现，除了： 在原始版本中已弃用的ToPILImage（我们使用过的opencv :)），Scale和RandomSizedCrop将被忽略。 原始的仿射变换只有5个自由度，我实现了一个具有6个自由度的仿射变换，称为RandomAffine6 （可以在找到）。 原始方法RandomAffine仍然保留，并使用opencv重新实现。 我的旋转功能是顺时针旋转，但是原始功能是逆时针旋转。 添加了一些新的方法，这些方法可以在“支持”中找到（粗体显示）。 opencv版本的所有输出与原始输出几乎相同（在测试） 。 支持： Compose

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