手势识别YOLOV8 NANO，训练得到模型，转换成ONNX ，OPENCV DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

NACL Web Plug-in 大华车牌识别chrome插件 crx文件 一个被美国列为限制采购的企业 把最常用的组件发到美国，且在知道国内无法访问的情况下。

主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

opencv3.4.1编译成果物可在armv7上运行，在cortex A7上测试过，省去大家编译调试的麻烦 编译工具链arm-linux-gnueabihf-

python实现智能停车场车牌识别计费系统

根据车牌前两个字获取车牌归属地区，直接调用就可以用，需要使用es6的map和set

全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码全国车牌前两位简称以及省市编码

全国省市区编码，名称，拼音，及车牌标示的Navicat备份文件及省-市区的json文件 [{"cid":"110100","cn":"北京市","cc":"bjs","cp":"beijingshi","a":[{"aid":"110100001","an":"东城区"},{"aid":"110100002","an":"西城区"},{"aid":"110100003","an":"崇文区"},{"aid":"110100004","an":"宣武区"},{"aid":"110100005","an":"朝阳区"},{"aid":"110100006","an":"丰台区"},{"aid":"110100007","an":"石景山区"},{"aid":"110100008","an":"海淀区"},{"aid":"110100009","an":"门头沟区"},{"aid":"110100010","an":"房山区"},{"aid":"110100011","an":"通州区"},{"aid":"110100012","an":"顺义区"},{"aid":"110100013","an":"昌平区"},{"aid":"110100014","an":"大兴区"},{"aid":"110100015","an":"平谷区"},{"aid":"110100016","an":"怀柔区"},{"aid":"110100017","an":"密云县"},{"aid":"110100018","an":"延庆县"}]}]

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