【opencv 预编译】使用MSYS2 MinGW gcc 10.2.0编译，64位，包括动态库和静态库

将图像转换成蒙太奇风格, 需要另外自行准备目标图像和素材

使用python-opencv进行人脸识别（图像识别）时需要用到的训练集文件 haarcascade_eye.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_default.xml

可以直接抓取任何窗口中的像素的值，方便调整图像。

OpenCV3编程入门以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 《OpenCV3编程入门》要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业

OpenCV官方教程中文版,介绍的很详细，建议初学者可以好好看下。

该资源为《OpenCV视觉之眼》专栏的最终对于opnecv-pythond的图像处理技术，该项目即包括原理书写的函数，同时也包括OpenCV官方的库函数的使用，默认调用自己编写的原理函数实现对图像的处理，小伙伴们如果需要用OpenCV库函数，直接将注释去掉就行；该项目通过OpenCV对图像的各种处理包括特效处理、去噪处理、硬币检测、直线检测和其他的圆检测，是对《OpenCV视觉之眼》专栏的一个总体概括

我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1 和2 这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3 这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU 全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。 对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影

OpenCV图像拼接课件，包括可编辑ppt，示例图片、源程序

基于opencv实现的图像拼接，比Stitcher详细，有中间过程有部分中文注释