opencv_python-4.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl方便下载，官网下的太慢了

包含了anaconda的安装和在配置opencv库时候的一些问题的解决办法。

主要为大家详细介绍了OpenCV Python实现图像指定区域裁剪，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

人脸检测实战高级：使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测，详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121771636?spm=1001.2014.3001.5502

本懒人包中包含了已经下载好的opencv_contrib-python-4.1.2-cp37包，以及测试图片及代码。还提供了最新版Anaconda下载地址（含镜像下载地址），并附有相应的安装说明。方便您在Anaconda环境下安装与配置OpenCV。

OpenCV-Python 4.5.4新增的人脸识别应用 检测模型： yunet.onnx 识别模型：face_recognizer_fast.onnx

信用卡数字的识别 项目逻辑： 我认为一个合格的项目组织者或者执行者需要从项目的整体架构掌握本身，首先对该项目的逻辑做一个整体的介绍： 一、项目需求： 1、信用卡数字的模板，用于匹配其他信用卡（并且已知） 2、各种信用卡，用于测试算法的准确性 二、项目流程 ① 1）读入图像、灰度化、二值化进行数据预处理 2）画出处理的轮廓 3）对各个轮廓进行按照left-right排序 4）排序好之后进行保存 ② 5）待处理的图像数据，灰度化 6）数据预处理：a)首先对轮廓进行顶帽操作，过滤掉不必要的噪声 b)完成形态学的闭操作，使得轮廓粘合在一起，方便找出需要的轮

opencv-contrib-python-4.2.0.34, 直接pip install +文件名，和cmake什么的说拜拜。 cp后面的是对应的python版本，cp36就是python3.6，那个3.x.x是opencv的版本。根据自己的python版本下载，我下的是opencv_python-3.4.1+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 安装完后就可以用啦。

python利用opencv 实现运动目标的跟踪与阴影检测 import cv import cv2 import numpy as np import Image

基于OpenCV2.4.8和 python 2.7实现简单的手势识别。 以下为基本步骤 1.去除背景，提取手的轮廓 2. RGB->YUV，同时计算直方图 3.进行形态学滤波，提取感兴趣的区域 4.找到二值化的图像轮廓 5.找到最大的手型轮廓 6.找到手型轮廓的凸包 7.标记手指和手掌 8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状 提取手的轮廓 cv2.findContours() 找到最大凸包cv2.convexHull()，然后找到手掌和手指的相对位置，定位手型的轮廓和关键点，包括手掌的中心，手指的相对位置 特征字典主要包括以下几个方面：名字，手掌中心点，手掌的直径，