基于opencv和python的车牌识别

经典手眼标定算法C++代码，程序是基于OpenCV 2.0以上版本，下载程序后需要配置OpenCV。工程主要包括三个文件，handeye.h为各种手眼标定的实现，quaternion.h为四元数运算文件，handeye_test.cpp为主程序，测试各手眼标定算法的可行性。

主要介绍了在OpenCV里实现条码区域识别的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

全景OpenCV 从stitch_final.py的文档中 用法：pythonitch_final.py -dest <目标文件名.jpg> 用法： （例子） ： 请将存储库克隆到工作文件夹。 执行以下命令 pythonitch_final.py images / destination.jpg 它将询问是否要修剪或旋转，请按照给定的指示进行操作。 图像将显示并保存到给定的目的地。 [理论等稍后添加]-维护中的回购...！ 上班的人，是吗？ :)

在此介绍一个简易的项目，我们将使用OpenCV和Python实现实时人脸检测，我们将研究 OpenCV 中的 Haar 级联分类器（Haar Cascade Classifier）算法， Haar 级联分类器是一种流行的目标检测算法。 以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术，但其实并不新颖，不过因为技术成熟好用这里依然采用这一方法。它是基于机器学习的，使用大量的正负样本训练得到分类器。其实就是基于对人脸特征的描述，分类器根据训练的样品数据进行训练，完成后即可感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。 OpenCV已在GitHub训练结果网址（https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades）上分享了其训练好的结果数据，分类器普适性较好可满足一般人脸检测的需要。 在画面中可以看到网络摄像头画面帧中检测出的人脸边界框，要停止网络摄像头获取画面，可按“q”键结束。 Haar级联分类器是一个基础的人脸检测模型，它的检测速度快、精度较高，能够满足常见的人脸检测任务。

本资源包括opencv开源视觉库处理彩色视频，使得彩色图像编程灰色，含有源代码，适合初学opencv的学生学习，欢迎下载

在windows10+visual stidio 2015环境下，编译的opencv3.4.0，可以直接解压，然后配置进VS2015用，里面已经扩展了opencv_contrib组件。即可以使用特征点检测如SIFT等函数。具体怎么配置，直接百度即可。

学习OpenCV(中文版)

Opencv4.5.5 GPU版windows vs2017 x64位运行库 需要下载对应TBB库https://download.csdn.net/download/lanhuafuxue/85520721 包含opencv_contrib TBB 2021.7.0 CUDA11.1.0+cudnn11.2，仅支持算力6.1以上的显卡，即GTX10系列以上

只有窗体和代码，读者需要自己配置环境，arcgis上有的功能都写了，功能按键的位置也基本不变。执行表达式的书写方式不变。 区别一：被操作栅格数据集需要手动添加，不能直接从AxMapcontrol中读取tif数据集。 区别二：环境变量设置只保留了输出栅格大小，范围设置需要的话可以仿照栅格大小设置进行添加，eg: gp.SetEnvironmentValue("extent", path); 区别三：添加了部分功能的摘要，可减少查询功能效果的时间等。