图像训练和识别时样本库数量太少通过添加各种变换增加图片库数量的小程序 vs2015 mfc opencv3.3.0 对图像做以下处理 随机选取处理程度生成样本或者干扰图像 平移 旋转 翻转 缩小 模糊0 噪声 扭曲 手动绘制干扰 偏色 压缩 亮度

在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。 看到一篇博客是介绍这个，但他用的是PIL中的Image实现的，感觉比较麻烦，于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现。 相关背景 要识别两张相似图像，我们从感性上来谈是怎么样的一个过程？首先我们会区分这两张相片的类型，例如是风景照，还是人物照。风景照中，是沙漠还是海洋，人物照中，两个人是不是都是国字脸，还是瓜子脸（还是倒瓜子脸……哈哈……）。 那么从

在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是OpenCV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。重要的是要了解图像处理的确切含义，以及在深入了解图像处理的作用之前，图像处理在大图中的作用是什么。图像处理最常被称为“数字图像处理”，而经常使用的领域是“计算机视觉”。请勿混淆。图像处理算法和计算机视觉（CV）算法都将图像作为输入。但是，在图像处理中，输出也是图像，而在计算机视觉中，输出可能是有关图像的某些特征/信息。我们收集或生成的数据大部分是原始数据，即由于多种可能的原因，不适合直接

opencv_python-4.5.5-cp38-cp38-win_amd64.whl

安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件的问题解决方案，内含多个配置文件，无需到处查找，此处完全提供。免费供大家使用和学习

基于opencv\C++语言实现的植物大战僵尸游戏部分源码.

使用C#.net编写一个软件，其需要调用基于C++的opencv的库，需要中间有一个dll文件连接，这个文件就是一个C#调用c++的dll的demo。

本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出，由于一个视频包含的帧数过多，经常我们并不是需要它的全部帧转成图片，因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片（本文设置为30帧），若有人需求是只需要前多少帧，也可以类似的改写下代码即可。 程序一： #include #include cv.h #include opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; // 描述：将视频帧转成图片输出 void main() { // 获取视频文件 VideoCapture cap(J:\\CQH\

OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)（含示例代码） 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库，它提供了很多图像和视频处理操作，以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能，如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后，可以开发各种现实生活中的应用程序（如安全和监控方面的应用程序）。 本书从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，本书的目的就是帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算机视觉开发的实用方法、技巧和*佳实践。 通过阅读本书，你将学到: 　　安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API 　　掌握图像处理和视频分析的基础知识 　　在图像和视频中检测和识别目标 　　使用OpenCV检测和识别人脸 　　训练和使用自己的对象分类器 　　了解计算机视觉中的机器学习概念 　　使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题 　　开发现实生活中的计算机视觉应用 内容简介 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特 尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算机视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算机视觉应用的好书。

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