opencv-4.5.5版本编译后的成品，包含java所依赖的jar包以及linux平台下的so文件

使用opencv写了一个人脸识别的毕设，有图形界面，可以进行数据库管理。.zip

在我们识别条码的过程里，首先要找到条码所在的区域，那么怎么样来找到这个条码的区域呢？如果仔细地观察条码，会发现条码有一个特性，就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样，如果进行相减，会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性，就可以把条码所在区域求出来。 演示的代码如下： #python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204@qq.com # import numpy as np import cv2 from matplotlib import

zbar条码解读安装包安装

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。

基于QT+OpenCV编写的相机标定程序，可使用棋盘格和圆点标定板，标定板的行列可自己设定。功能强大。

为了解决官网下载OpenCV比较慢，所以上传了这个资源包 这个资源包里包含了 opencv-4.8.0-windows.exe : windows下的包 opencv-4.8.0-android-sdk.zip : Android下的包 opencv-4.8.0.zip : openCV的源码 具体openCV的使用，可以看我的博客 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635

使用OpenCvSharp中的图像处理函数，实现平移、旋转、镜像、映射等功能，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

在本文中，我们开始创建自定义对象检测模型的过程。