运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示： 图片读取 ###############头文件 import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image #from skimage import io import random from PIL import Image 首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示“ img = cv2.imread(

Python调用PixelLib实现图像分割（证件照抠图换背景） https://xercis.blog.csdn.net/article/details/108001828

需要先安装opencv，配置环境变量之后，直接用vs2010就可以打开运行

haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody haarcascade_lefteye_2splits haarcascade_licence_plate_rus_16stages haarcascade_lowerbody haarcascade_profileface haarcascade_righteye_2splits haarcascade_russian_plate_number haarcascade_smile haarcascade_upperbody

opencv-python运动物体位置追踪实验一.预备知识介绍①此实验的代码与颜色轨迹描绘实验的代码非常类似，本质还是通过颜色识别追踪运动物体的实时位置②cnt

opencv图片水印 中文字体输出，支持vs2015环境编译 ，linux centos7 打开编译通过； 自带运行依赖opencv，ft库，可以直接运行输出效果，省去了开源代码的编译，方便opencv爱好者使用

在win10下，用vs2019编译的32位库，官网只有64位的库，编译耗了几个小时，方便以后获取使用。包中包含：include文件夹、lib和dll。

ICP算法实现自动配准，基于opencv及vs实现，是二维的

资源描述：人工拍摄的文档图片往往存在着背景、边缘不整齐、光线昏暗、文字模糊等各种问题，资源包含一个文档扫描程序，实现电脑端的文档自动背景裁剪、边缘对齐和对比度调整。此外，为了解决小部分文档和背景对比不强烈导致的文档自动裁剪错误问题，增设了手动调整裁剪轮廓的功能，人工拍摄的文档图片往往存在着背景、边缘不整齐、光线昏暗、文字模糊等各种问题，增设了明亮度对比的功能。另外，资源还包含一个GUI的python文件，供参考。 适用人群： Python入门实战、Opencv入门实战 实用场景： 自动识别校正拍摄的背景、边缘不整齐、光线昏暗、文字模糊文档图片 其他说明：可作为软著借鉴材料

主要介绍了Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例，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