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，tkinter，人脸识别，python，opencv，带登陆注册功能。

在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。 噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值，理想情况下，你应该得到p=p0，因为均值是0. 你可以自己通过一个简单例子验证一下。保持一个静止的摄像机对准一个位置多呆几秒，这会给你很多帧

适用Anaconda（Python3.7.0）。opencv从2.x到3.x是一个很大的转变，对于很多功能不完善、性能不稳定的模块，都被方法了extra_modules（扩展模块）里面了。所以在python代码环境下调用opencv的sift/surf/orb/brisk，需要安装。（先安装Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64后使用pip install ***.whl安装）

来源于 OpenCV 的官方文档，内容全面，对各种的算法的描述简单易懂，而且不拘泥于长篇大论的数学推导，非常适合想使用OpenCV 解决实际问题的人。

opencv_python-3.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，适用于python3.6，window 64位。上传它是因为原下载链接打不开了。【opencv_python-3.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl】，用于python安装opencv模块。

解决方法在博客与压缩包中都有解释，这个错误太烦了，研究了一整天才整好！

https://www.pyimagesearch.com/2018/12/17/image-stitching-with-opencv-and-python/ 图像拼接 全景拼接

python可用的opencv；OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

主题为使用python + opencv + pyqt5实现的相机标定助手，算法本身不难，标定内容基本上是调用opencv的库，但是主要设计是在界面以及一些有趣的逻辑上，其中部分界面花了很久才构思出来，在网上也没有找到合适的案例，所以如果有相同的小伙伴可以参考我的设计。 详细可参考博客