基于openCV实现的图像小波变换和逆变换功能函数源代码，可以在你的工程项目中直接调用，适用于图像融合分析分类识别等计算机视觉领域。

开发环境VS2015,C#平台基于OpenCV的图片倾斜校正小Demo,内含工程和用于测试的图片。倾斜校正流程为: Canny边缘检测、形态学膨胀、概率霍夫变换直线查找、角度计算、图片旋转。

用ＶＣ写的标定程序，能够直接从相机获取图片进行标定，并保存相应的标定图片和结果

基于opencv\C++语言实现的植物大战僵尸游戏部分源码.

包含hpp文件和cpp文件，内有描述函数的具体调用方式。视频增稳通过光流+卡尔曼实现，然后对于增稳后的视频，通过混合高斯背景建模，提取前景目标

使用opencv实现数字的识别

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

首先进行图片的读取，使用opencv的haar鼻子特征分类器，如果检测到鼻子，则证明没有戴口罩。如果没有检测到鼻子，接着使用opencv的haar眼睛特征分类器，如果没有检测到眼睛，则结束。如果检测到眼睛，则把RGB颜色空间转为HSV颜色空间。进行口罩区域的检测。口罩区域检测流程是首先把距离坐标原点的较近的横坐标作为口罩区域开始横坐标，离坐标原点较远的横坐标作为口罩区域结束横坐标。离坐标原点较远的纵坐标作为口罩区域开始纵坐标，离坐标原点较远的纵坐标与眼睛高度2倍的和作为口罩区域结束纵坐标。

基于OpenCV+Python实现的手势识别项目完整源码+数据集+项目使用说明.7z 本项目需要 PyCharm 来运行 可以在创建项目的时候，创建 Python 运行环境，建议使用anaconda来配置。 带数据集，可训练模型 【基础包需要安装】 pip install numpy pip install scipy pip install python-tk 直接运行myGUI或者main即可，也可以自己修改一些参数重新训练模型。

基于opencv和python的车牌识别