使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。代码很简洁，易于理解。

opencv长方形检测效果显著，实现了图片中的矩形的检测，实现了一个文件夹里的图片的批量处理，后续还可以实时进行。

应用程序向导已为您创建了这个 HoughTrans 应用程序。此应用程序不仅演示 Microsoft 基础类的基本使用方法，还可作为您编写应用程序的起点。 本文件概要介绍组成 HoughTrans 应用程序的每个文件的内容。 HoughTrans.vcproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 HoughTrans.h 这是应用程序的主要头文件。它包括其他项目特定的头文件(包括 Resource.h)，并声明 CHoughTransApp 应用程序类。 HoughTrans.cpp 这是包含应用程序类 CHoughTransApp 的主要应用程序源文件。 HoughTrans.rc 这是程序使用的所有 Microsoft Windows 资源的列表。它包括 RES 子目录中存储的图标、位图和光标。此文件可以直接在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑。项目资源位于 2052 中。 res\HoughTrans.ico 这是用作应用程序图标的图标文件。此图标包括在主要资源文件 HoughTrans.rc 中。 res\HoughTrans.rc2 此文件包含不在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑的资源。您应该将不可由资源编辑器编辑的所有资源放在此文件中。

采用opencv 的人脸识别，自动截取桌面的应用界面，你可以打开浏览器界面或是视频播放软件，它会自动寻找其中的人脸，标记并显示出来

主要介绍了python opencv 检测移动物体并截图保存实例，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

叶子上的 OpenCV 点检测 该程序检测叶子上的斑点并对其进行计数 截屏 操作方法 [OS X] 使用brew [ brew install opencv ] 下载 OpenCV 进入Build Settings并配置以下项目 将Header Search Path设置为/usr/local/Cellar/opencv/2.4.11_1/include 将Library Search Path设置为/usr/local/Cellar/opencv/2.4.11_1/lib 将Linkers设置为-lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_objdetect -lopencv_photo -lopencv_video 按CMD+R

利用python-OpenCV写的人脸检测程序，可检测图片中所有人脸并标记出来，资源中包含所需的全部文件（图片、模型、py文件），已调试通过可直接运行，详细可参考本人博客。

车辆速度检测 使用OpenCV检测车辆速度的简单python代码

主要为大家详细介绍了使用OpenCV检测图像中的矩形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

检测汽车 该项目是一篇硕士论文，包括对使用Python和OpenCV API检测汽车和公路线的调查。 该代码可供任何希望使用和修改的人免费使用。 ## UTPL ###教授： 罗德里戈·巴尔巴（Rodrigo Barba） ＃＃＃学生们： 马塞洛·布拉沃（Marcelo Bravo） Galo Celly 尼古拉斯·厄利（Nicholas Earley） 系统要求 i3或更好的处理器。 速度越快越好，尤其是在高视频分辨率下。 2 GB或更多RAM。 至少100 MB可用磁盘空间 Windows 7或更高版本，OS X 10.8或更高版本（仅在10.9上经过测试），Linux 3.0+ 安装 首先，应该安装以下库： 版本2.4.10+ 2.7.9（或任何更高版本的Python 2.x）（） 1.9.2+ 0.15.1+ 现在，使用以下选项之一下载并解压缩此存储