Opencv: Optical flow calculation using Block Matching method

C# 操作200M以上的大图片 实现图片加雾效果，使用opencv技术 内附详细说明和所需库文件 适合研究GIS方向的开发人员借鉴...

脚本工具类，使用Java语言调用，也可以单独使用。 使用opencv-python +pytesseract 身份证识别正反面，包含姓名、身份证号、性别、详细地址。 1、所需库：pytesseract.py 安装：pip3 install pytesseract pip3 install opencv-python==3.4.8.29 2、中文文字识别（下载chi_sim.traineddata中文文字库：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-File

凝视追踪器 该项目是基于凝视光圈在虹膜上的位置的凝视跟踪系统的一项实验，虹膜是相机附近的光源的反射（有关详细信息，请参见和“”）。 通过跟踪闪烁，可以估计屏幕上的凝视位置并将该位置用作输入系统（在本示例中，该位置仅用于移动鼠标箭头）。 硬件要求 对于这种系统，需要眼睛的高分辨率图像，并且也需要相机附近的光源，因此，为了获得简单的硬件，我将智能手机用作固定在摄像机上的远程相机（由应用程序实现）。要获得稳定的支撑，请打开闪光灯LED并将其放在一只眼睛的前面，靠近它。 演示版 校准阶段 鼠标控制阶段 入门 克隆存储库 git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git 安装依赖项 sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv 或者 sudo pacman

阈值操作属于像素级处理。在灰度图像中，每个像素都有一个灰度值，我们可以对灰度 值设置阈值，像素与阈值比较，来实现对图像进行灰度较小和较大的噪声滤波处理，或者突 出图像与背景的灰度差等等功能。 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法，比如图像的二值化就是一种最常见的一种 阈值化操作。opencv2 和 opencv3 中提供了直接阈值化操作 cv::threshold()和自适应阈值化操 作 cv::adaptiveThreshold()两种阈值化操作接口。阈值化操作的基本思想是，给定一个输入数 组和一个阈值，数组中的每个元素将根据其与阈值之间的大小发生相应的改变。 C

opencv版本：4.0.0 使用方法：解压缩打开目录下的index.html即可，根据下面提示查找相关接口函数 Introduction：简介； OpenCV Tutorials：OpenCV教程，包含了C++、JAVA、Python接口； OpenCV-Python Tutorials：OpenCV Python接口教程，只针对Python接口； OpenCV.js Tutorials：JS接口教程； Tutorials for contrib modules：contrib包教程； Bibliography：参考文献

opencv特征提取角点检测python实现详细代码打包-附件资源

本文档详细介绍了VS2010环境下配置OpenCV的过程，中间涉及到VC++库文件的加入，VS2010版本是不允许直接使用VC++文件管理系统进行库文件加入的。

该资源为vs2019下对opencv4.5.1的cuda加速和opencv_contrib4.5.1编译，可以使用opencv的Dnn模块进行深度学习得到的onnx文件进行前向推理以及部署。作者电脑环境为win10，vs2019、i7九代、RTX1650，cuda算力为6.0、6.5、7.0、7.5。下载好打包文件后，直接解压缩，将电脑环境变量配置好即可使用，具体的opencv环境配置可以在网上搜索，配置资源较多。

opencv 3.4.1包