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python+opencv生成较真实的车牌号码图片

1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

文件内容包含：deploy.prototxt、deploy_lowres.prototxt、opencv_face_detector.pbtxt、solver.prototxt、test.prototxt、train.prototxt、weights.meta4、download_weights

qt5，opencv3.4.0已编译压缩包，用于QT+OpenCV项目便利化，请自取

basic_drawing.py 基础绘制脚本示例 measure_image_temperature.py 测试图片温度 measure_video_temperature.py 测试视频温度 gray8_vs_gray16.py gray6与gray16互相转换及增加颜色条 measure_camera_video_temperature.py 测试实时摄像头视频流温度 plot_bar.py measure_image_click_temperature.py 鼠标时间测试任意一点温度 images/ 测试照片 lighter_gray16_image.tiff pygame_icon.tiff 测试照片 pil.py

已经编译好的qt可以直接调用的opencv。

详细介绍QT6+OpenCv4+CMake 的环境搭建，内有详细的教程以及各软件安装包。