本文从图像处理软件的背景入手，介绍了图像处理软件的总体设计、软件操作和实现。在软件开发过程中，采用统一建模语言UL对图像处理软件进行开发和建模;在Visual Studio 2018平台上使用MFC进行开发，然后使用VC +和opencv库进行编程，实现了本课题的基本要求。

iOS 基于Opencv的活体人脸检测，最后会生成UIImage,查看最终效果:http://banglin.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/javaupload/202106101518.mp4

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主要介绍了基于OpenCV python3实现证件照换背景的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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本软件是利用VS2010，opencv2.3.1库来完成的，先开服务器，然后再运行客户端。记住保证本机ip未连接。即回环地址为127.0.0.1

- 基于opencv模板匹配的车牌识别，有简单的GUI，软件环境是python3.8,opencv4.2。用pycharm写的。 由于是识别字符采用的是模板匹配，模板比较多，所以运行时间比较长，识别一张车牌大概20s，并且准确度不高，有可能出现无法得出结果或者识别的结果错误，因为识别车牌对输入的图片的分辨率和色偏有关系。总之，这是一个比较粗糙简单的车牌识别项目，我做这个是为了应付课程设计。 识别的结果是车牌号码和牌照颜色。 算法主要步骤是：定位车牌，矫正车牌，识别颜色，分割字符，识别字符。 算法和GUI都有借鉴别人的博客 refer1是模板，function.py是算法,gui.py是界面 refer1请先解压

利用opencv开发的车道检测和车辆识别代码，包含源代码、目的代码、演示视频。

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