这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。

前言 本科期间学习过C语言，拿到了计算机二级证书，此外主要自学MATLAB和Python进行深度学习相关的编程。一直以为C++和C#与C语言大同小异，没有重视，在学校的项目需要用C++进行编程，并且甲方点名界面要用Qt做，觉得MFC太难看。也罢，近乎于从0开始，趁着新肺，在家自学C++与Qt，借此记录，欢迎大家交流。 一、开发环境 1、Windows 10 64位； 2、Qt 5.8.0（MINGW编译器，利用Qt Creator而不是宇宙最强IDE——vs）； 3、OpenCV 3.2.0 二、环境配置 参考的是：拜小白教你Qt5.8.0+OpenCV3.2.0配置教程(详细版) 虽然作者讲

【疲劳驾驶检测系统】 适用人群：本科或专科 技术路线：使用dlib、opencv和wx搭建 实现内容：头部角度，眨眼和打哈气的检测并在相应输出端进行输出提示。 实现语言：python3.7以上 编译器：pycharm2020以上 提示说明：最好直接放在d盘，这样导入好包之后可以直接运行

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

用opencv 实现的H264 推流，可以直接推到服务器，只提供原码。

先去官网下载好anaconda 地址是 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section  我下载的是64位python3.7版本的，因为pytorch只支持3.x版本的python，在安装过程中有一个如下界面（第二幅图）建议是两个都勾选上，这样就避免你去电脑里面自行设置环境变量了    安装好之后，使用cmd命令行 ，输入python，你可能会看到如下界面，不要着急，这是由于python解释器位于conda环境中，但是环境未激活，库可能无法加载 这时候，我们重新打开cmd,输入 conda info –envs ,等一下之后，再输

毕业设计 - 基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别 使用OpenCV for Python图像识别库，运行在树莓派RASPBIAN JESSIE Linux系统平台上，搭配树莓派官方摄像头模块。 运行要求 OpenCV 2.4.9 for Python Python 2.7 v4l2 PyQt4 安装要求 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config python-dev libgtk2.0-dev libgtk2.0 zlib1g-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libjasper-dev libavcodec-dev swig unzip 1. 启用v4l2 安装PyQt4 sudo apt-get install python-qt4 运行 python main.py

基于OpenCV1.版本中CvvImage类，实现MFC pictur控件下显示图片；并结合CRectTracker橡皮筋类，实现图片ROI选取、模板提取、截图功能，可直接应用于项目；

基于opencv的边缘检测 在我电脑上可以运行 效果还比较理想 希望可以帮到大家