基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

采用C++语言和OpenCV（版本不限）来实现直方图规定化，可以完成输入图像到目标图像的风格迁移和转变。

【Android OpenCV】Visual Studio 创建支持 OpenCV 库的 CMake 工程 ③ ( CMake 工程中配置 OpenCV 库文件 | 拷贝 OpenCV 函数库文件 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/128516414 源码快照 在 Visual Studio 2019 中打开 ; 需要修改 Windows 平台的 OpenCV 函数库 头文件 及 库文件搜索路径 ;

opencv-3.4.2-android-sdk,用于android opencv开发，下载后直接使用，里面包含图像相关的各种资源库

面罩示例 概述 环境 演示视频 演示 WebGL WebGL（使用 sp_human_face_68_for_mobile.dat） Android 手动的

利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、准备一张风景图片。 3、利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑，实现美颜功能。 5、利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。

OpenCV做人脸检测时,haarcascade-frontalface-default.xml

opencvdragrect 在图像窗口上拖动矩形。 选择整个矩形并四处移动。 抓住角落或一侧并调整矩形大小。 用法 导入脚本并初始化拖动对象 import selectinwindow windowName = 'named window' rectI = selectinwindow . DragRectangle ( image , windowName , imageWidth , imageHeight )) 设置鼠标点击回调功能 cv2 . setMouseCallback ( windowName , selectinwindow . dragrect , rectI ) 在拖动的矩形内双击以最终确定矩形的位置。可以随时通过outRect访问矩形位置。 rectI . outRect 用法示例可以在script.py找到 更新-2021年1月 修改后的Pyth

【Android OpenCV】Visual Studio 创建支持 OpenCV 库的 CMake 工程 ① ( 下载 OpenCV 库 | Windows 中安装 OpenCV 库 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/128515811 博客资源 一、下载 OpenCV 库、 二、Windows 中安装 OpenCV 库

简单的Android opencv 摄像头调用的demo 适合新手学习。行如逆水行舟，不进则退。