利用cmake编译opencv4.5.2+VS2017+opencv-contrib4.5.2+包含微信二维码识别模块，直接使用。使用跟引入opencv库的方法一样，把dll，lib文件添加到工程文件夹里面去。博客参考链接如下：https://blog.csdn.net/Helloorld_1/article/details/129007207?spm=1001.2014.3001.5501
2023-08-04 09:12:25
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opencv条形码定位与识别,比较适合饮料瓶上的商标和二维码条形码混在一起的情况,使用ZBAR完成识别过程 opencv条形码定位与识别,比较适合饮料瓶上的商标和二维码条形码混在一起的情况,使用ZBAR完成识别过程
2023-07-27 17:14:20
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OpenCV在iOS端的集成及Mat和UIImage互相转化以及
使用OpenCV处理图片的亮度、对比度、曝光、高光、阴影、饱和度、色温，色相（附源码）
2023-07-12 09:23:10
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基于树莓派4B与STM32的UART串口通信实验代码，含基于YOLOv5-Lite目标检测的UART通信代码，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）
2023-07-06 21:14:28
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最近使用树莓派安装opencv，发现安装opencv_python会有一个问题出现，每次就需要在python3前面加入LD_PRELOAD=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libatomic.so.1才可以正常import cv2，后来发现其实只要安装这个_contrib_，不安装opencv_python就可以正常import cv2
2023-07-06 18:31:45
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opencv-460.jar 及 x64 opencv_java460.dll x86 opencv_java460.dll
2023-07-06 16:32:58
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此镜像为未修改版树莓派ros镜像的下载地址，版本为ros-kinetic,可配合本人的csdn博文将其改为纯净版ros镜像。
2023-07-03 14:21:25
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基于Python+Opencv的车牌识别系统
用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。
使用方法：
版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5
下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可
算法实现：
算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是
2023-06-29 14:47:28
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包括：haarcascade_eye.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_frontalcatface.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml、haarcascade_lowerbody.xml、haarcascade_profileface.xml、haarcascade_smile.xml、haarcascade_upperbody.xml等
2023-06-22 23:05:47
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