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该资源为C#源码调用EmguCV实现简单的影像处理：相机采集成像、图片拼接、角点分析、轮廓分析、亮点中心位置、二值化、图片旋转、斑点分析、图上标记Mark、绘图功能、曝光时间设置、图像缩放等功能

使用与支持 Vuplex VR/AR 浏览器的相同代码，即可轻松在 Windows 和 macOS 上以 3D 形式渲染 Web 内容并与之进行交互 该软件包支持 Android ≥ 6.0 上的原生视频和 WebGL，但某些 VR 虚拟现实头盔（如 Oculus Go 和 Quest）除外。对于 Android < 6.0、Oculus 虚拟现实头盔和 iOS，视频支持存在局限性（常规的 HTML5 视频标签及 YouTube、Vimeo 和 Facebook 等热门网站上的视频效果较好，但某些第三方 JS 视频小部件无法正常运行）。 • 由于 iOS 的限制，iOS 插件的网页渲染帧率相对较慢（< 15 FPS）。视频除外，其渲染帧率较高。 • 与Android插件不同，iOS插件不支持悬停交互、拖拽交互或WebGL。 • 欲使用 OES 纹理，Android 插件需使用 GLSL 着色器，这类着色器无法与通用渲染管线一起正常使用。

目录 • OpenCV简介: 了解如何在计算机上安装OpenCV-Python • OpenCV中的GUI特性 在这里，您将学习如何显示和保存图像和视频，控制鼠标事件以及创建轨迹栏。 • 核心操作 在本节中，您将学习图像的基本操作、例如像素编辑、几何变换，代码优化、一些数学工具等。 • OpenCV中的图像处理 在本节中，您将学习OpenCV内部的不同图像处理函数。 • 特征检测与描述 在本节中，您将学习有关特征检测和描述符的信息 • 视频分析 在本部分中，您将学习与对象跟踪等视频配合使用的不同技术。 • 相机校准和3D重建 在本节中，我们将学习有关相机校准，立体成像等的信息。 • 机器学习 在本节中，您将学习OpenCV内部的不同图像处理函数。 • 计算摄影学 在本节中，您将学习不同的计算摄影技术如图像去噪等。 • 目标检测（objdetect模块） 在本节中，您将学习目标检测技术，例如人脸检测等。 • OpenCV-Python Binding 在本节中，我们将了解如何生成OpenCV-Python Binding

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STM8L15系列标准库1.4.1版本，压缩包内包含各外设例程，并有IAR和STVD项目工程模板

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