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

OpenCV学习笔记，（基础概念，归纳总结），相信你所选择的。

便捷式OpenCV图像处理工具.zip----可借助此工具验证opencv图像处理时候的相关阈值选择与效果预览

编译好的opencv3.4.1含opencv_contrib。自测在win10下用vs2015可以使用，debug和release模式都可以正常使用。调用该资源可实现surf和sift焦点检测等功能。节省编译时间。

本资源是canny 算子的c++ 实现， 在ubuntu 16.04上以cmake 工程的形式已经调试通过，依赖opencv3.1.0， 注释清晰，无障碍阅读。

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导读：近几年，使用微处理器控制开关式电源不断发展。数字电源与模拟电源两大阵营的在其优劣势方面存在许多的争议，但实际上各方都有其自身独到的优势和不足之处，在采取的对策的时候也需要我们根据自己的需求，选择最合适的解决策略。 　　本文主要是对数字电源和模拟电源这两大阵营各自的存在模式以及其自身存在的优劣势作出简要的分析，为之后对于这方面的选择提供参考性的建议。       1  数字电源VS模拟电源发展趋势 　　目前在整个市场中数字电源技术所占的比例正在逐步增长，不过，随着越来越多的系统开发商采用这种技术，数字技术似乎正在成为电源系统设计的新趋势。 　　模拟开关式电源已经使用了几十年。其设计