python版opencv的函数库，包含所有的函数。中文翻译版本，toturial教程，官方手册，大牛精心翻译，自学必备.

OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。 跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！

主要介绍了OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现，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

基于树莓派、OpenCV及Python语言的人脸识别门禁系统源码.zip

实现多张图像的全景拼接，适用于多张图像之间存在旋转角度的情景。

opencv_python-4.5.5-cp38-cp38-win_amd64.whl

使用opencv-python实现的基于模板匹配的银行卡号识别项目，有详细的代码解释过程

官方的 OpenCV-Python 库缺少一些涉及专利的或测试算法（例如 SURF、Multitracking），需要自己下载源码，编译生成 带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库。 配套博文，参见：【youcans 的 OpenCV 学习课】1.2 编译生成带有 OpenCV_contrib 的 OpenCV 库（https://youcans.blog.csdn.net/article/details/128448875） 1. 工具下载与安装 2. 下载和编译 OpenCV 源码 3. 用 CMake 编译 OpenCV 源码 4. 用 Visual Studio 生成带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库 5. 使用带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库

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。