一个通过调用笔记本电脑的内置摄像头进行开发的，python语言+opencv库，AI 手势贪吃蛇源代码。代码可以直接跑通，代码的header部分注释了需要下载的相关库文件以及安装方式。

只使用Opencv图像处理的方法完成手势识别 使用tkinter完成gui界面的制作

测量目标之间的距离

64位windows系统 python3.6的4.1.1版本opencv2库。 官方下载速度很慢，大概十几KB，几个小时。 为了方便大家学习，我免费上传。 因为已经存在资源了，所以MD5被我修改了，防止上传时资源冲突。

python多进程和opencv图像处理的应用

计算机视觉OpenCV基础教学讲义（Python版，包括理论、图例、PPT、实验、代码、手册） 专栏地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/category_12113705.html 实验一 图像预处理 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127976297 实验二 基元检测 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127976661 实验三 目标识别（卡证、卡号识别） https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977068 实验四 尺寸测量 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977211 实验扩展 图像处理 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/127977388

cv2.cvtColor函数封装了各种颜色空间之间的转换，唯独没有RGB与HSI之间的转换，网上查来查去也只有C++或MATLAB版本的，自己要用到python里，所以就写写python版本的。 HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型。HIS模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素–色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity，有时也翻译作密度或灰度）来描述颜色。 RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB中的亮度因素分离，通常将色调和饱和度统称为色度，用来

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

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

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