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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

本人为一个项目些的web ActiveX控件,用Visual Studio 2010 c++写的，主要是用来获取客户端电脑MAC地址和CPU序列号！

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

实验室技术的新发展帮助我们探索由于限制和技术限制而在过去很少了解的问题。 评估由实验室规模的裂缝性流体侵入基质引起的地层损害的此类问题之一是基质内部流体饱和度分布的可视化。 根据目前的理解，裂缝和基质之间的高毛细作用对比度会在回流过程中造成侵入相的饱和度分布不均匀，且饱和度主要集中在裂缝面上。 随着微流控技术的出现，它们的应用已变得更加可行，以可视化方式分析表面活性剂的有效性，从而减轻了入侵造成的地层损害，并了解了入侵深度对回流特征和采油率的影响。 通过我们先前的工作，我们已经成功地证明了这种新型可视化工具在研究压裂液中表面活性剂的存在及其侵入深度的因素，了解油湿压裂地层的返排效率和后期产油量方面的能力。 。 由于用于驱油的基质是实际岩石的替代模型，因此需要用常规岩心驱油实验来验证切屑驱油结果。 在当代，随着新技术的发展推动着各个行业的研究进展，必须通过可行的常规方法对结果进行比较检查，从而做出明智的决定。 在这项工作中，采用芯片驱油方法验证了芯片驱油方法的成功成功，表明了人们对微流控技术在石油采收相关领域进行更多研究的坚定信念。

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

可选择打开任意excel表格，并将其中内容读取至界面显示，点击按钮修改excel中内容，是先excel读写示例。

已经编译好的qt可以直接调用的opencv。