opencv-python学习代码

opencv_python-3.3.1+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl 官网已经没有这个whl文件了，但是大家还是能从这里找到，可以留作备份。

今天小编就为大家分享一篇OpenCV+Python--RGB转HSI的实现，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

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。

涵盖opencv自带的"csrt"，"kcf"，"boosting"，"mil"，"tld"，"medianflow"，"mosse"，完整示例

这是从opencv2.4.6中拿出来的，对应的numpy1.7.*版本。将cv.pyd复制到C:\Python27\Lib\site-packages（注意Python的安装目录，我的是C盘）。就可以在Python中使用cv库了。

通过PyQt与Opencv-python实现多线程显示摄像头信息至QLabel，可以同时拉伸窗口，摄像头显示区域自适应拉伸区域。 与Qt+Opencv实现同样功能的代码思路一致，仅仅是通过python语言实现。

将 Haar 级联算法应用于热图像中的人脸，然后在热视频序列中，最后使用 USB 视频类 （UVC） 热像仪。这些部分分别在以下位置实现： fever_detector_image.py：将 Haar级联人脸检测算法应用于输入热红外图像（faces_gray16_image.tiff）。 fever_detector_video.py：Haar级联人脸检测算法应用于输入视频帧（gray16_sequence文件夹）。 fever_detector_camera.py：将 Haar级联人脸检测应用于 UVC 热成像摄像机的视频输入流。 faces_gray16_image.tiff是图3（右）所示的原始灰16热图像，该图像是从热像仪RGMVision热成像CAM 1中提取的。 gray16_sequence文件夹包含示例视频序列。 haarcascade_frontalface_alt2.xml 预先训练的人脸检测器，由OpenCV库（GitHub）的开发人员和维护人员提供。

本项目使用OpenCV和Python语言，实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流，并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述： 步骤1：视频流获取 首先，我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能，该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中，我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。 步骤2：车牌识别 为了识别车牌号码，我们需要先检测车辆的位置和大小。在本项目中，我们将使用Haar级联分类器来检测车辆。 在检测到车辆后，我们可以使用车牌识别算法对车牌进行识别。在本项目中，我们将使用基于深度学习的车牌识别算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。识别结果将被绘制在车辆矩形框上。 步骤3：结果输出 最后，我们可以将识别结果输出到控制台或保存到文件中。在本项目中，我们将在车牌上绘制识别结果，并将视频流显示在屏幕上。 以上是本项目的详细描述。该系统可以帮助警察、停车场管理等监控场合快速识别车辆的车牌号码。

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