介绍典型的python软件Anaconda和视频模块cv的安装指导，重点介绍了如何离线安装，cv模块是python最重要的特色图像应用必须的软件，这些都是人工智能学习的必备工具软件，均是作者亲历原创。

ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz

压缩包包含：基于C++语言利用OpenCV编写的关于车牌识别系统的工程文件，车牌号码数据集以及验证图片，可供参考。

传统的火灾检测系统由于传感器受环境影响较大导致效果较差。针对这一问题，文中基于图像处理技术，结合红外基础理论、双目立体视觉测距理论和开源计算机视觉库（OpenCV）设计并实现了一套火灾火源定位及检测系统。该系统能根据红外测温、轴向比判别、内外焰判别、形状不规则判别等算法，对火灾燃烧时出现的典型图像特征进行检测和报警，并能仿照双目视觉定位原理对火源进行定位与跟踪。该系统经过实验测试，检测和定位效果良好，能为类似的火灾检测系统的设计提供技术参考。

8188GU 驱动deb包，树莓派使用

针对opencv_contrib4.5.1 网络下载文件失败导致的boostdesc缺失问题提供的离线包

车牌识别Demo，C++版，基于OpenCV3，字符模板和检测视频都在压缩包内，配OpenCV3环境的VS2017及以上版本打开 .sln 文件直接可运行

mingw版编译好的opencv+contrib，可直接使用。

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【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、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\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。

基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化，以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化，包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割