功能强大的树莓派，在其上面安装opencv，进行图像处理，最终用在机器人的开发上面，定会激发开发的激情！

基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

相信很多人手机里都装了个“扫描全能王”APP，平时可以用它来可以扫描一些证件、文本，确实很好用。其实使用OpenCV也能实现“全能扫描王”的图像矫正功能，源码完整，欢迎下载学习。

windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4...

使用VS2019编译的OpenCV 4.3.0 x64，下载即用！ 编译为opencv430_world。 如有需要，可代为编译其他版本

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。