Delphi binding for OpenCV Experimental Delphi binding for OpenCV 4.7.0 Development environment - Delphi 10.4, 11 x64 platform only

编译opencv4.5.4 出现opencv_videoio_ffmpeg_64 下载失败 后程序运行MP4写入失败 [ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\videoio_registry.cpp (223) cv::`anonymous-namespace'::VideoBackendRegistry::VideoBackendRegistry VIDEOIO: Enabled backends(8, sorted by priority): FFMPEG(1000); GSTREAMER(990); INTEL_MFX(980); MSMF(970); DSHOW(960); CV_IMAGES(950); CV_MJPEG(940); UEYE(930) [ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\backend_plugin.cpp (383) cv::impl::getPluginCandidates Foun

A4纸可打印的15mm的9行6列的黑白棋盘格 A4纸直接打印即可，取消自动缩放，需要按照实际尺寸打印 棋盘格为15mm*15mm的黑白格子 适用于opencv对相机的标定 鱼眼相机标定等 pdf文件，直接下载即可打印

在当今的信息时代，数字图像处理技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。车牌识别作为该领域的一个典型应用，不仅在智能交通系统中有着广泛的应用，还在智能监控、安保等领域展现出了巨大的潜力。本课程设计作业以Python语言结合OpenCV库为工具，旨在指导学生完成一个车牌识别系统的设计和实现。车牌识别系统能够自动从车辆图像中提取车牌信息，实现车辆的自动识别和管理。 在本课程设计作业中，学生首先需要对车牌识别的流程有清晰的认识。车牌识别通常包括以下几个步骤：图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等。在图像采集阶段，需要保证采集到的车辆图像质量能够满足后续处理的要求，例如车辆图像应该足够清晰，车牌部分应该处于图像的显著位置等。预处理阶段主要涉及图像的灰度化、二值化、去噪等操作，目的是为了提高车牌区域的对比度，便于后续处理。 车牌定位是车牌识别系统中的关键步骤之一。定位算法需要能够准确地从复杂的背景中分离出车牌区域。常用的方法包括基于颜色的定位、基于边缘检测的定位、基于纹理特征的定位等。在实际操作中，可能需要综合运用多种方法来提高定位的准确性。 字符分割阶段，需要将定位得到的车牌区域中的字符逐一分割出来。由于车牌上的字符排列规则，可以利用这一点来设计分割算法。例如，根据字符间的间距、字符的形状特征等进行分割。 字符识别阶段的任务是从分割后的字符图像中提取字符特征，并与训练好的字符集进行匹配，识别出具体的字符。字符识别常用的算法包括模板匹配、支持向量机（SVM）、神经网络等。在本课程设计中，学生将使用OpenCV提供的图像处理功能来实现这些算法。 整个课程设计的目的是让学生通过实践操作，加深对数字图像处理理论的理解，并掌握使用Python和OpenCV库进行图像处理的技能。通过对车牌识别系统的开发，学生将学会如何分析问题、设计算法、编写代码和测试程序，这些都是软件工程师必须具备的基本能力。 课程设计不仅仅是一个简单的编码练习，它要求学生综合运用所学的知识，解决实际问题。在设计车牌识别系统的过程中，学生还需要考虑系统的鲁棒性、实时性和准确性等因素。例如，如何处理各种不同光照条件下的图像，如何应对车牌污损、角度倾斜等问题，都是需要在设计过程中考虑的问题。 最终，学生提交的作业不仅包括了完整的代码，还应该包含系统设计的报告，报告中应详细描述系统的功能、实现方法、测试结果以及可能的改进方向。这样的课程设计有利于学生在今后从事相关的软件开发和研究工作。 本课程设计旨在通过完成一个具体的项目——车牌识别系统，来提高学生运用Python和OpenCV进行数字图像处理的实践能力，并使学生在分析问题、解决问题的过程中得到锻炼和提升。通过这样的课程设计，学生将能够更加深入地理解数字图像处理的知识，并能够在实际工作中将理论与实践相结合，开发出更多有价值的应用。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在树莓派上安装OpenCV可以为各种基于视觉的应用提供支持，例如人脸识别。"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar" 文件很可能是OpenCV 4.3版本及其扩展模块opencv_contrib的源码或预编译库，适用于树莓派的安装。 人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。OpenCV提供了人脸识别的多种方法，包括Haar特征级联分类器、Local Binary Patterns (LBP)、Eigenfaces以及Fisherfaces等。 **Haar特征级联分类器：** 这是OpenCV中最常见的人脸检测方法，基于AdaBoost算法训练的级联分类器。该方法通过对图像中的多个区域进行特征分析，如边缘、角点和直线条纹等，来检测人脸。 **LBP（局部二值模式）：** LBP是一种简单但有效的纹理描述符，对于人脸检测和识别也有很好的性能。它通过比较像素邻域内的灰度差异，形成局部特征模式。 **Eigenfaces和Fisherfaces：** 这两种方法是基于主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别技术。Eigenfaces侧重于降维和特征提取，而Fisherfaces则更注重类别之间的区分，因此在人脸识别中通常能取得更好的效果。 在树莓派上安装OpenCV和opencv_contrib的过程大致如下： 1. **环境准备**：确保树莓派运行了最新的Raspbian系统，并安装了必要的依赖，如Python、Numpy、CMake等。 2. **获取源码**：解压"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件，得到OpenCV和opencv_contrib的源码。 3. **配置编译**：使用CMake工具配置编译选项，确保包含opencv_contrib模块，特别是人脸识别相关的模块。 4. **编译安装**：执行make命令进行编译，可能需要较长时间。完成后，使用sudo make install将库文件安装到系统路径。 5. **测试验证**：编译完成后，编写一个简单的Python或C++程序，利用OpenCV的人脸识别功能，如cv2.CascadeClassifier加载预训练的Haar级联模型，进行实时或静态图像的人脸检测。 6. **优化与实践**：根据实际需求，可能需要对人脸识别的算法参数进行调整，或者结合其他技术（如深度学习）提升识别性能。 "opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件提供了在树莓派上实现OpenCV人脸识别的基础，通过编译和安装过程，我们可以利用OpenCV的强大功能进行人脸检测和识别，实现各种有趣的智能应用。在实践中，不断学习和优化，可以不断提升人脸识别的准确性和效率。

基于OpenCV实现的双亮度差法+路面能见度测量C++源码，基于VS+OpenCV实现， 附参考论文《基于视频图像处理的高速公路能见度检测系统》 算法处理步骤： 1.灰度化 2.缩小图像尺寸 3.高斯滤波 4.计算平均灰度值 5.判断是白天还是夜晚 6.阈值化 7.形态学闭操作 8.查找轮廓 9.轮廓过滤 10.计算能见度值

python机器视觉学习合集， 包含： 19. 基于 OpenCV 的车辆变道检测 20. 基于 OpenCV 的多位数检测器 21. 基于 OpenCV 的焊件缺陷检测 22. 基于 OpenCV 的人脸追踪 23. 基于 OpenCV 的人员剔除 24. 基于 OpenCV 的实时睡意检测系统 25. 基于 OpenCV 的实时停车地点查找 26. 基于 OpenCV 的图像强度操作 27. 基于 OpenCV 的网络实时视频流传输 28. 基于 OpenCV 的位姿估计 29. 基于 OpenCV 的直方图匹配 30. 基于 OpenCV 的阈值车道标记 31. 基于 OpenCV 建立视差图像 32. 使用 OpenCV 预处理神经网络中的面部图像 33. 使用 OpenCV 实现车道线检测 34. 基于 Python 进行相机校准 35. 基于 OpenCV 的车牌识别 36. 基于 OpenCV 的情绪检测 37. 基于 OpenCV 的表格文本内容提取 38. 基于 OpenCV 的实时面部识别 39. 基于 OpenCV 的图像卡通化

在Windows 10操作系统中，开发计算机视觉应用时，OpenCV和Qt是非常重要的工具。这里提到的 Mingw73_64 是一个针对Windows的GCC（GNU Compiler Collection）的变体，它为开发者提供了一个开源的编译环境，用于编译C++代码，特别是对于那些不希望使用Microsoft Visual Studio的开发者来说。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。这个开发包是用Mingw73_64编译的，意味着它是为Windows平台设计的，并且能够与使用该编译器的项目无缝集成。OpenCVConfig.cmake和OpenCVConfig-version.cmake文件是OpenCV库配置文件，用于CMake构建系统，它们提供了关于OpenCV库的路径、版本和其他编译信息，使得在CMakeLists.txt中轻松找到并链接OpenCV库成为可能。 Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，尤其适合图形用户界面（GUI）的开发。版本V5.12.12是Qt的一个稳定版本，提供了丰富的API和工具，支持多种操作系统，包括Windows。在计算机视觉项目中，Qt可以用来创建用户界面，展示OpenCV处理后的图像或视频。 "setup_vars_opencv3.cmd"脚本通常用于设置环境变量，以便在命令行环境中使用OpenCV。运行这个脚本会将必要的路径添加到系统的PATH变量中，使得编译器和链接器可以找到OpenCV的头文件和库文件。 "LICENSE"文件包含了这个开发包的许可协议，这对于开源软件至关重要，因为它规定了如何合法地使用、修改和分发软件。 "include"目录包含了OpenCV库的所有头文件，这些头文件包含了函数声明和类定义，开发者在编写代码时需要包含它们来使用OpenCV的功能。 "x64"目录可能包含了针对64位操作系统的OpenCV动态链接库（.dll）和静态库（.lib）。动态链接库在运行时由操作系统加载，而静态库则在编译时被合并到应用程序中。 "etc"目录通常包含配置文件或其他辅助数据，但具体的内容取决于开发包的实现。 这个压缩包提供了一个在Windows 10上使用Mingw73_64编译的OpenCV库，以及Qt V5.12.12版本，使得开发者可以快速开始计算机视觉项目。为了使用这个库，开发者需要熟悉CMake构建系统，以及如何在Qt Creator或命令行环境下配置和编译项目。同时，了解OpenCV的基本概念和函数，以及Qt的GUI编程，都是必不可少的。通过这个开发包，你可以构建从图像处理到复杂视觉算法的各种应用程序。

"OpenCV与Qt框架下，智能卡尺工具的设计与实现：带X、Y及角度纠偏的图像处理与形状匹配算法研究",基于OpenCV与QT的卡尺工具：工具跟随、精准定位、自动纠偏及图像处理全套源码与学习资料,基于opencv与qt开发的卡尺工具，卡尺工具，具有工具跟随功能，找线找圆工具可以根据形状匹配位置定位实现带X、Y以及角度偏差的自动纠偏，图像采集，图像处理，卡尺工具，找线，找圆，颜色检测，模板匹配，形状匹配，海康工业相机采集+基于形状的模板匹配界面，提前说明，形状匹配算法和找线找圆算法封装成dll直接调用的，其他都是源码，是不错的学习资料，程序资料 ,基于opencv与qt开发; 卡尺工具; 工具跟随功能; 形状匹配; 定位; 自动纠偏; 图像采集; 图像处理; 找线; 找圆; 颜色检测; 模板匹配; 海康工业相机采集; 形状匹配算法封装dll; 程序资料,OpenCV与Qt卡尺工具：图像处理与形状匹配的智能解决方案

MultiObjectTrackingBasedOnColor, 在使用OpenCV的颜色上，跟踪多个对象 MultiObjectTrackingBasedOnColor ###Track 基于颜色的多对象####In 顺序运行应用程序，你需要执行以下步骤：1 - 正确安装 OpenCV V2.4. 92-在 Visual Sudi