人脸识别考勤系统可能由于用户化妆等原因发生错误。基于树莓派的在线人脸识别考勤系统使用OpenCV集成的LBPH算法，当发生识别错误时，管理员可以远程登录系统对用户采集新的样本以更新其人脸模型。对系统进行测试，发现其能够稳定运行；测试模型，发现模型更新后对已知人脸与未知人脸识别评分之差为更新前的4.63倍，即识别的正确率高于更新前的正确率。可以认为系统通过更新模型能够减少由于特征变化引起的识别错误。

项目实现了基于OpenCvSharp实现了图像灰度处理，包含了分量法、最大值法、平均法、加权平均法等灰度处理方法的实现，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。

opencv在mfc中使用，检测火焰，希望对大家有帮助！

使用python-Opencv，进行采集人脸数据，通过数据训练，再捕获摄像头每一帧人脸信息进行识别判断。 1.迭代收集图片路径与图片信息 2.haar采集每一张图片的人脸部分 3.图片信息通过标签编码处理 4.局部二值模式直方图创建人脸识别器 5.训练人脸识别器 6.摄像头采集每一帧人脸数据，做判断

默认偏移地址为0x08000000(适用于stm32系列单片机的bin转hex),可修改为指定的偏移地址转换

基于mingw编译的opencv249库，亲测可用。 INCLUDEPATH += D:\opencv249\install\include LIBS += -L D:\opencv249\install\x64\mingw\bin\libopencv_*.dll

基于vs2013开发 内含opencv属性配置文件 需要自行安装opencv2.4.9版本

JAVA视频操作的最常用工具包的linux开发库，支持在linux下java调用ffmpeg进行视频操作、转码、截图等操作。如果你自己编译、寻找库费了很长时间而不成功，那么，希望这个资源能够帮到你。 里面的jar及linux动态库，由我本人编译、制作，并测试通过。 1、支持centos6（在JDK1.7下编译）和centos7（在JDK1.8下编译）。 2、里面的jar包括： ffmpeg-3.0.2-1.2.jar ffmpeg-3.0.2-1.2-linux-x86_64.jar opencv-3.1.0-1.2.jar opencv-3.1.0-1.2-linux-x86_64.jar javacpp-1.2.jar javacv-1.2.jar； 3、用到的.so动态链接库，均在ffmpeg-3.0.2-1.2-linux-x86_64.jar和opencv-3.1.0-1.2-linux-x86_64.jar； 4、在JAVA调用ffmpeg操作时，java要导入上面的jar。 5、在centos 6和centos 7中测试通过。 6、Windows 64位对应的动态链接库，见https://download.csdn.net/download/tianfool/10369504。 7、具体开发教程，则请参考其他资料。

使用OpenCV快速径向对称变换 这是使用OpenCV快速径向对称变换的实现。 查看详细信息：Loy，G.和Zelinsky，A.（2002）。 用于检测兴趣点的快速径向对称变换。 计算机视觉，ECCV 2002。 该代码是从MATLAB实现移植而来，并已通过OpenCV 3.0.0（x64）进行了测试。

GDAL2.2.4，VS2010编译，含exe、DLL、.h、.Lib、Data、.Net4以上C#库，不需要任何设置，完美支持中文路径，中文字段名、中文图层名、中文函数参数；上个版本只测试修改了一个方法，本次修订完整修改Feature、Layer、FieldDefn、GeomFieldDefn等类的中文支持。