基于OpenCV的Python人脸检测、识别、框选（指定照片进行识别） 核心 gui_face.py 若API出错 则修改 'ID': '15050553', 'API_KEY': 'rlRrtRL5oRdXGh71jgg1OmyN', 'SECRET_KEY': 'dK5TpuTAZn2nw5eVpspZLmF5Qs1Uu8A1' https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/117464715 基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选（遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注） 最新功能：（遍历目录下所有图像进行识别） https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635

1.首先单击载入图像菜单项（载入车辆图像）,图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项，依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。 注：本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cvaux210.dll,cvcore210.dll,highgui210.dll,ml210.dll这五个文件拷贝至*.exe可执行文件下。

检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。

本文实例为大家分享了Python基于OpenCV实现人脸检测，并保存的具体代码，供大家参考，具体内容如下 安装opencv 如果安装了pip的话，Opencv的在windows的安装可以直接通过cmd命令pip install opencv-python(只需要主要模块),也可以输入命令pip install opencv-contrib-python(如果需要main模块和contrib模块) 详情可以点击此处 导入opencv import cv2 所有包都包含haarcascade文件。这个文件很重要!!! cv2.data.haarcascades可以用作数据文件夹的快捷方式。例如：

基于opencv的图像修复，用MFC做的界面，加入了dll h lib文件不需opencv环境也可以运行

基于OpenCV的火花检测分析软件设计，徐杰，童敏明，火花是发生火灾的主要点火源，且在某些领域火花状态表征着设备的运行状况，对设备的故障检测和维护有着重要的指导意义。因此，对

通过用户更改配置文件，读取用户的棋盘数据，进行相机校准并输出。

基于opencv实现的surf算法代码 最终输出左右影像特征点图、匹配连线图以及良好匹配点的坐标txt文件

对摄像机拍摄的子弹弹孔图片进行识别处理，以达到精确定位弹孔位置的目的。先对弹孔图像进行校正，再对图像进行识别，完成算法设计。

基于VS2008平台，利用opencv函数对摄像头采集的图像进行实时处理！