前言今天要介绍的内容是利用EAST算法检测自然场景下的文本。paper，很早就开源了，如今移植到OpenCV中，实在太cool了。OpenCV3.4.2包含了很

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基于python Opencv的 车牌识别.毕设超详细 可一键运行 毕业设计 完整代码 采用摄像头识别小车车牌，可存储拍照时间、小车图片等。发挥部分：可存储 100 个以上车牌进行比对。

JTT808 部标模拟终端，可模拟注册、鉴权、自动上报位置、拍照上传多媒体数据、1078实时音视频等。 支持苏标、粤标、黑标主动安全报警上报。 支持压力测试。 更新说明： 优化TCP链路处理， 异常日志等。 操作时， 可在平台上下发9205查询历史音视频、9206文件上传， 模拟终端根据指令返回数据， 上传文件等。 模拟终端查询的本地历史音视频来源： JT808协议菜单>> 摄像头拍照 点击录像， 录像文件存储在本地即为历史音视频来源。 程序说明： https://blog.csdn.net/WXL2010/article/details/126789250

视频监控系统在交通、边防、公共安全等领域得到普遍的应用，智能化、网络化、高清化是其必然的发展趋势。通过在监控系统中集成智能视频分析算法，可以变被动监控为主动监控，变事后分析为事中分析，甚至事前预警，以达到及时处理应对紧急状况的目的。本论文基于开源计算机视觉库OpenCV开发了一款嵌入式智能监控系统。 本系统的硬件平台基于ARM CortexTM-A8处理器S5PV210，同时具备远程视频监控功能和人脸检测智慧功能。系统人机操作界面使用Qt图形库开发；系统视频采集模块基于V4L2驱动框架设计，并实现监控视频的本地显示；远程监控部分通过S5PV210芯片内置的MFC视频硬编码器实现对监控视频的H.264硬压缩，然后依照RTP/RTCP协议将压缩后的H.264码流发送到Internet，使用VLC软件验证监控视频网络传输的有效性。人脸检测部分使用Adaboost算法，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。 经过测试，系统达到预期的设计目标。本文的重要意义还在于搭建了一种基于OpenCV的嵌入式智能监控系统开发平台，基于该平台可以根据不同的需求开发出更多的智能监控系统。

今天小编就为大家分享一篇opencv设置采集视频分辨率方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

目录 0. 摘要 1. ORB-SLAM2 简介 2. 安装依赖库 （1）安装Pangolin  （2）安装必要的依赖库 （3）安装OpenCV （4）安装Eigen （5）安装BLAS and LAPACK库 (1) BLAS: Basic Linear Algebra Subprograms (2) LAPACK：Linear Algebra PACKage 3. 编译OEB_SLAM 4. 运行测试程序 4.1 TUM数据集格式简介：官网介绍https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/file_formats 4.2. RGB-

vs2019+opencv+qt 实现按键图片显示

cmake-templates：一些CMake模板（示例）。 Qt，Boost，OpenCV，C ++ 11等

C 特征匹配源码，都是一些特征匹配类文件，在开发的时候用得上，基于opencv的特征匹配，用的算法是sift，包含大部分源代码，懂得的朋友按照文件加载即可使用。