内容概要：本文档详细介绍如何在C++和OpenCV环境下搭建基于YOLOv11的旋转框目标检测系统，涵盖环境配置指导、数据准备工作、代码实施细节以及系统特性和未来发展等方面的内容，提供了一个完整的项目解决方案。 适合人群：适用于具有基本OpenCV操作背景的研发工作者或者对目标检测技术有兴趣的学习者。 使用场景及目标：该检测系统可以应用于无人机监测、自动驾驶辅助等领域，在各种应用场景中提供精确的目标物体检测结果，尤其适用于存在高角度变化的环境中。 其他说明：该目标检测项目的源代码公开分享，用户可根据需求自由调参并扩展系统的功能性。此外，本文档也为进一步的功能优化提供了明确的方向建议。

赠送jar包：opencv-4.5.5-1.5.7.jar； 赠送原API文档：opencv-4.5.5-1.5.7-javadoc.jar； 赠送源代码：opencv-4.5.5-1.5.7-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：opencv-4.5.5-1.5.7.pom； 包含翻译后的API文档：opencv-4.5.5-1.5.7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip； Maven坐标：org.bytedeco:opencv:4.5.5-1.5.7； 标签：bytedeco、opencv、中文文档、jar包、java； 使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。 人性化翻译，文档中的代码和结构保持不变，注释和说明精准翻译，请放心使用。

可以实现和PS中一样的曲线调整功能 可以拖动RGB、红、绿、蓝曲线，调整对应通道的亮度和对比度。并可以删除或者添加锚点等一系列操作。 可以实现载入曲线预设文件，完成对图像的亮度对比度调整。 可以给图片添加指定的ICC文件，完成图片色彩的替换 【曲线原理】 对于一个RGB图像, 可以对R, G, B 通道进行独立的曲线调整，即，对三个通道分别使用三条曲线（Spline曲线）。还可以再增加一条曲线对 三个通道进行整体调整。 因此，对一个图像，可以用四条曲线调整。最终的结果，是四条曲线调整后合并产生的结果。 用几条曲线同时调整时，先对红、绿、蓝三个独立通道分别进行调整，最后对RGB总通道进行调整。 由于曲线调整仅仅是数值替换，可以用一个转换表进行快速运算， 因此，曲线调整的速度是很快的。 博客地址：https://www.cnblogs.com/bigfirsh/p/17621242.html

毕设&课设&项目&实训- 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

毕业设计| 树莓派与OpenCV实现人脸识别 一个可以用于毕业设计参考的人脸识别项目 如果有做人脸识别毕设的同学，可以在此基础上，做更深入的研究 硬件及环境： 树莓派3B V1.2 摄像头罗技C170 树莓派系统：bullseye python 3.9.2 opencv-python 4.5.3.56 opencv-contrib-python 4.5.3.56 numpy 1.21. 人脸识别的本质其实就是构建一个人脸信息的数据库，电脑比对摄像头采集到的人脸信息和数据库中存放的数据，从而得到一个比对的结果

ARM/AArch64平台 Java OpenCV 类库，内置FFMpeg插件，支持视频流处理。 包含插件如下： libopencv_java470.so libopencv_videoio_ffmpeg470_64.so 说明： 1、处理视频流时，请安装解码库依赖：apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 2、建议Linux版本为Ubuntu18.0.4以上

rtsp实时视频获取显示示例源码，VS2017 WIN10 x64环境。 OpenCV获取视频数据流，OpenGL显示。 文件中包括源码、OpenCV和OpenGL库文件，可正常编译运行。 OpenCV用的4.1.1版本。

分享课程——人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8从入门到实战（C++）课程

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

3ae76b105113d944984b2351c61e21c6-opencv_ffmpeg.dll cf3bb5bc9d393b022ea7a42eb63e794d-opencv_ffmpeg_64.dll ec59008da403fb18ab3c1ed66aed583b-ffmpeg_version.cmake 另外：0421e642bc7ad741a2236d3ec4190bdd-ippicv_2017u3_win_intel64_general_20170822.zip 下载后改成该名字即可 链接: https://pan.baidu.com/s/1S2eT7NW0YZupil19i2gf8Q 提取码: 6hpe