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这是一款可操作的学习OpenCV的工具教程软件，内部有相关说明。不同于其他文字教程或视频教程，该工具采用交互式操作实现，可以快速掌握相关函数的用法，快速掌握相关图像处理知识，帮助文档有每个函数的完整示例代码，可以直接使用。有了它，使用者只需要专注于算法的学习，相关代码可以自动生成。这个应该是目前最方便学习，最快掌握OpenCV使用方法的学习教程。内部有正式版的下载地址和联系方式，有使用方法的演示视频，请先观看演示视频。联系方式长期有效。

便捷式OpenCV图像处理工具 V2.4.zip 使用OpenCV开发的图像处理小工具，能够实现OpenCV的相应图像处理，比如形态学处理、滤波、图像增强、二值化、边缘检测、滤镜、图像检测、图像分割等功能都能实现，是一款便捷式的图像处理工具。

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

介绍利用Faster-RCNN去训练Pascol VOC数据集或者训练自定义数据集。 参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125044860?spm=1001.2014.3001.5502

官网下载太慢，先存着

     在我主要负责实现的“血管增强”“白板扫描增强”等实时类项目中，都不约而同地有以下需求： 1、要求速度，追求10fps以上的刷新； 2、要求嵌入式，希望能够部署在小型化系统上； 3、界面不复杂，但是希望能够通过按键、串口通信等方式进行控制； 4、浸入式需求，也就是这样一个系统只做这样一个事情……       结合实际工作实际，我做了“软、硬”件两个方面的专项研究：      算法优化的系统方法 ： GaussFilter      硬件及工具链的选择 ： Rk3399 本门课程 ，就是在这些研究上的经验交流和资料分享。具体细节，请看综述。 建议的学习模式： 1、每周学习16个小时，预计3个星期解决战斗； 2、参考附件资料进行编码联系，使用电子方法记录心得； 3、在有参考的条件下，完成最后3个大实验。

Deep Residual Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记， 博客参考：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考：https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785

resnet代码实现及代码流程图和讲解

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection