图像处理是计算机视觉的一个重要研究领域，主要研究如何让计算机代替人眼实现对目标的分类、识别、跟踪和场景理解等内容。 OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，其应用领域主要有人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等。 该资源为opencv库中需要用到的图片，包括彩色图、灰度图、带噪声图及mask遮挡图像，可以给学习python图像处理的伙伴们提供更多更全面的图像资源。

使用OpenCV部署yolov8检测人脸和关键点，包含C++和Python两个版本的程序，只依赖opencv库就可以

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

python + opencv 识别滑块验证码滑块位置

Python读取YUV格式文件,并使用opencv显示的方法 opencv可以读取的图片类型比较多,但大多是比较常见的类型,比如”.jpg”和”.png”,但它不能直接读取YUV格式的文件,需要通过python读取YUV文件,并进行相应的转换后,才能被opencv读取,并进行后续相应的处理. 话不多说，直接上程序。 import cv2 from numpy import * import Image screenLevels = 255.0 def yuv_import(filename,dims,numfrm,startfrm): fp=open(filename,'rb') blk

该程序实现基于模板边缘的图像匹配功能，并且可以在匹配图像发生旋转的情况下匹配出模板，编程环境为VS2015+OpenCV4.2。此文件为完整代码工程，将OpenCV配置好后可直接运行。

opencv中的鼠标操作，利用鼠标勾选目标。

opencv与c++的结合给图像和视频的开发带来了很大的方便，现在已经广泛与用于模式识别领域

学习OpenCV中文版，学习OpenCV中文版

主要为大家详细介绍了OpenCV选择图像中矩形区域并保存的方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下