美颜算法是一类用于改善人物照片外观的数字图像处理技术。它主要包括美白、扩眼和瘦脸等几种功能。美白算法的主要目的是让皮肤看起来更加明亮和光滑，去除面部瑕疵，使得人物的照片看起来更加美观。扩眼算法则是为了使眼睛看起来更大更有神，这种效果在亚洲的美容标准中尤其受到欢迎。而瘦脸算法则是对人物面部轮廓进行调整，使其看起来更加瘦长，减少面部的宽度。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能，包括但不限于面部特征检测、物体识别、运动追踪等。OpenCV contrib包是OpenCV的一部分，它提供了更多高级的、实验性的功能，这些功能在学术研究或特定的工业应用中可能非常有用。 在美颜算法中，OpenCV的图像处理功能是不可或缺的。利用OpenCV的相关功能，开发者可以轻松地对图像进行分析和处理，实现各种美颜效果。例如，可以使用OpenCV的面部检测功能来定位人脸和面部特征，然后应用相应的图像处理技术来调整肤色，扩大眼睛区域或者拉伸调整面部轮廓。经过这些算法处理后，照片中的人物看起来会更加符合现代审美标准。 美颜算法PPT可能是关于如何使用OpenCV来实现各种美颜功能的演示文稿。文档可能详细介绍了美白、扩眼和瘦脸算法的原理，以及如何通过OpenCV的函数和方法来实现这些效果。这样的演示文稿对学习和掌握使用OpenCV进行图像处理的开发者非常有帮助。 OpenCVBeauty很可能是一个包含源代码和示例的文件夹，它展现了如何使用OpenCV库来实现上述的美颜效果。开发者可以通过阅读和运行这些源代码，来理解算法的实现细节，学习如何将理论应用到实践中，从而提高自己在图像处理领域的技术水平。 美颜算法是一种利用图像处理技术对人物照片进行优化的技术，它通过改善肤色、调整面部特征等方式来增强照片的美观度。而OpenCV作为强大的图像处理工具，提供了实现这些算法所需要的功能。开发者可以借助OpenCV contrib包来进一步扩展自己的算法库，实现更多高级的图像处理功能，例如美颜算法中所需的美白、扩眼和瘦脸效果。这些技术的实现不仅需要深入理解图像处理的原理，还需要熟练掌握OpenCV等图像处理库的使用方法。通过不断的实践和学习，开发者可以将这些算法应用于实际的项目中，满足用户对美化个人照片的需求。

根据alinx lwip教程，修改的c代码，vivado版本为2022.1

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在树莓派上安装OpenCV可以为各种基于视觉的应用提供支持，例如人脸识别。"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar" 文件很可能是OpenCV 4.3版本及其扩展模块opencv_contrib的源码或预编译库，适用于树莓派的安装。 人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。OpenCV提供了人脸识别的多种方法，包括Haar特征级联分类器、Local Binary Patterns (LBP)、Eigenfaces以及Fisherfaces等。 **Haar特征级联分类器：** 这是OpenCV中最常见的人脸检测方法，基于AdaBoost算法训练的级联分类器。该方法通过对图像中的多个区域进行特征分析，如边缘、角点和直线条纹等，来检测人脸。 **LBP（局部二值模式）：** LBP是一种简单但有效的纹理描述符，对于人脸检测和识别也有很好的性能。它通过比较像素邻域内的灰度差异，形成局部特征模式。 **Eigenfaces和Fisherfaces：** 这两种方法是基于主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别技术。Eigenfaces侧重于降维和特征提取，而Fisherfaces则更注重类别之间的区分，因此在人脸识别中通常能取得更好的效果。 在树莓派上安装OpenCV和opencv_contrib的过程大致如下： 1. **环境准备**：确保树莓派运行了最新的Raspbian系统，并安装了必要的依赖，如Python、Numpy、CMake等。 2. **获取源码**：解压"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件，得到OpenCV和opencv_contrib的源码。 3. **配置编译**：使用CMake工具配置编译选项，确保包含opencv_contrib模块，特别是人脸识别相关的模块。 4. **编译安装**：执行make命令进行编译，可能需要较长时间。完成后，使用sudo make install将库文件安装到系统路径。 5. **测试验证**：编译完成后，编写一个简单的Python或C++程序，利用OpenCV的人脸识别功能，如cv2.CascadeClassifier加载预训练的Haar级联模型，进行实时或静态图像的人脸检测。 6. **优化与实践**：根据实际需求，可能需要对人脸识别的算法参数进行调整，或者结合其他技术（如深度学习）提升识别性能。 "opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件提供了在树莓派上实现OpenCV人脸识别的基础，通过编译和安装过程，我们可以利用OpenCV的强大功能进行人脸检测和识别，实现各种有趣的智能应用。在实践中，不断学习和优化，可以不断提升人脸识别的准确性和效率。

节点红色贡献redplc 软件可编程逻辑控制器（PLC）的红色节点 安装 使用Node-Red Palette Manager或npm命令安装： npm install node-red-contrib-redplc 用法 redPlc节点在Node-Red中实现Software PLC功能。 控制逻辑根据IEC 61131-3标准实现为（LD）。 redPlc节点将Node-Red的图形环境用于编写控制逻辑任务。 redPlc用纯Javascript编写，可在所有平台上使用运行Node-Red的平台。 模块节点将硬件或通信数据映射到全局变量。 必须安装的模块节点取决于使用的硬件或通信。 全局变量使用预定义的唯一名称和格式。 每个变量都是唯一的，带有后续的地址编号。 地址范围是0..999。 为了便于处理，redPlc仅具有数据类型UINT32，LREAL和WSTRING。

节点红色SNMP陷阱侦听器 该Node-RED节点在配置的端口上侦听SNMP陷阱程序包。 符合过滤器设置的陷阱将在节点输出上发出。 过滤器选项为： SNMP版本（v1，v2c，v3） 社区字符串（仅适用于v1和v2c） 用户凭证（仅v3） IP过滤 入门 -Node-RED文档在部署更改之前，请记住先配置snmp-trap-listener节点。 文献资料 输入 snmp-trap-listener节点不接受任何输入。 输出 snmp-trap-listener节点的输出对象采用以下格式： SNMP v1 { " payload " :[ { " oid " : " 1.3.6.1.4.1.13576.10.1.40.4.4.2 " , " typename " : " OctetString " , " value " :[ 80 , 108 , 99 ,

opencv-contrib-cuda-4.8.0.20230804-win-amd64，在github上基本没法下载。国内下载实在太慢。我租的外网服务器，下载完传给国内！供大家免费使用！

想加速opencv运算，弄了两天。下载速度太慢了。 最后一生气，租了个外网服务器，秒下载完成。 然后用onedrive传给国内。 免费分享给大家。 不想大家也这么折腾。

源码编译opencv和opencv_contrib时，往往会卡在下载face_landmark_model.dat上，这个文件下载下来非常慢，特地将该文件上传，供大家下载

Win10 + VS2022 + OpenCV 4.7 + contrib + cuda加速 编译 https://blog.csdn.net/Kasper_2009/article/details/130384029

用 VS2015 由 OpenCV 4.7.0 源码编译生成的 lib 和 dll 文件, 包含了 None free 模块, Opencv_Contrib-4.7.0. 不包含 Cuda