opencv2版本以上，需要额外编译所需要的文件，该版本为opencv-2.4.9，没有opencv_contrib版本。

使用harr分类器做的一个人脸视频定位，默认寻找视频中最大的人脸，采用了ROI来提速

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 插值方法: CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI. 程序1：图像压缩（第一版） # coding=utf-8 import tim

vs2017番茄助手，网上找了很多都不行，这个亲测可以使用

vs2017编译通过，可运行。轻量级PDF阅读器,支持打开PDF, ePub, MOBI, XPS, DjVu, CHM, CBZ 和 CBR 格式, 由下列两个函数库组成：MuPDF - PDF函数库，Poppler - PDF函数库

OpenCV4.7.0需要下的各种文件

• 这是一个基于spring boot + opencv 实现的项目 • 贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点 • 以学习交流为目的，代码注释超多，文档也在逐步完善 • java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；拥有完整的训练、检测、识别过程的开源项目更是少之又少！！ • 本人目前也正在学习图片识别相关技术，代码及文档持续更新中，大牛请绕路 包含功能 • 蓝、绿、黄车牌检测及车牌号码识别 • 网上常见的轮廓提取车牌算法JAVA实现 • hsv色彩分割提取车牌算法JAVA实现 • harrcascade特征识别算法 JAVA实现 • 基于svm算法的车牌检测训练JAVA实现 • 基于ann算法的车牌号码识别训练JAVA实现 • 人脸检测 接下来将实现人脸识别 • 图片工具: 目前实现了HSV色彩切割，后续将添加更多使用的图片处理工具，用于辅助算法优化 • 证件文字识别

实现功能：1、输入包含 加、减、乘、除、括号等运算符和0-9数字的表达式，输出表达式计算结果； 2、表达式包含多位整数、小数，如 (2.5+3.15)/0.69；（选做） 说明：代码把“=”作为结束指令，所以在输入表达式时最后要加等于号 大体思路：用两个栈，一个操作符栈，一个数据栈，数据栈存表达式的数据，操作符栈存（）+ - * /等。将中缀表达式转换为后缀表达式，在转换的过程中求表达式的值具体步骤如下： 先将一个‘=’放入操作符栈 1：读取表达式的一个字符; 2: 若为数字存入数据栈转至1； 3：若为操作符：比较操作符栈顶和该操作符的优先级 ① pk函数返回值为‘>’（若操作符栈顶优先级大于或等于该操作符的优先级）：栈顶操作符出栈（假设操作符为-），从数据栈出两个数据（假设第一个是y，第二个是x），计算值（x-y），将值放入数据栈转至3； ② pk函数返回值为‘<’(若操作符栈顶优先级小于该操作符的优先级): 把该操作符放入操作符栈，转至1； ③ pk函数返回值为‘=’将操作符栈顶的操作符出栈，转至1； 4：输出数据栈栈顶值。

这是vscode的linux服务器端的离线安装教程，里面还有win10 vscode的client端的config的权限问题的解决办法

本文实例为大家分享了OpenCV实现帧间差分法的具体方法，供大家参考，具体内容如下 一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法…下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进行差分，然后二值化该灰度差分图像来提取运动信息。由帧间变化区域检测分割得到的图像，区分出背景区域和运动车辆区域，进而提取要检测的车辆目标。 它是通过比较图像序列中前后两帧图像