在此介绍一个简易的项目，我们将使用OpenCV和Python实现实时人脸检测，我们将研究 OpenCV 中的 Haar 级联分类器（Haar Cascade Classifier）算法， Haar 级联分类器是一种流行的目标检测算法。 以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术，但其实并不新颖，不过因为技术成熟好用这里依然采用这一方法。它是基于机器学习的，使用大量的正负样本训练得到分类器。其实就是基于对人脸特征的描述，分类器根据训练的样品数据进行训练，完成后即可感知读取到的图片上的特征，进而对图片进行人脸识别。 OpenCV已在GitHub训练结果网址（https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades）上分享了其训练好的结果数据，分类器普适性较好可满足一般人脸检测的需要。 在画面中可以看到网络摄像头画面帧中检测出的人脸边界框，要停止网络摄像头获取画面，可按“q”键结束。 Haar级联分类器是一个基础的人脸检测模型，它的检测速度快、精度较高，能够满足常见的人脸检测任务。

该证书亲测可以破解最新的vivado 2014.1，证书可以用到2014年底。

本资源包括opencv开源视觉库处理彩色视频，使得彩色图像编程灰色，含有源代码，适合初学opencv的学生学习，欢迎下载

在windows10+visual stidio 2015环境下，编译的opencv3.4.0，可以直接解压，然后配置进VS2015用，里面已经扩展了opencv_contrib组件。即可以使用特征点检测如SIFT等函数。具体怎么配置，直接百度即可。

学习OpenCV(中文版)

Android1.6 SDK 离线包，分享给喜欢考古的朋友。考古的朋友，一般都是老司机，所以不多说了。其他版块可能更新了，后面会有高版本合集。

Opencv4.5.5 GPU版windows vs2017 x64位运行库 需要下载对应TBB库https://download.csdn.net/download/lanhuafuxue/85520721 包含opencv_contrib TBB 2021.7.0 CUDA11.1.0+cudnn11.2，仅支持算力6.1以上的显卡，即GTX10系列以上

近期使用android sdk manager升级android sdk时，发现国内有名的东软镜像居然没有android的支持了。在网上到处都是采用mirrors.neusoft.edu.cn解决升级问题。还有人列出了add-ons list中的东软部分：        http://mirrors.neusoft.edu.cn/android/repository/addon-6.xml       http://mirrors.neusoft.edu.cn/android/repository/addon.xml      http://mirrors.neusoft.edu.cn/and

通过彩色图像的直方图均衡化，创建一副在整个亮度范围内具有相同分布的亮度图像。

基于opencv的手势识别，可以在一个窗口上显示手势和识别到底是哪个手势。 用C语言实现的。 基于opencv的手势识别，可以在一个窗口上显示手势和识别到底是哪个手势。 用C语言实现的。