OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它被广泛应用于图像处理和计算机视觉相关的项目中。这个教程是由段力辉编译的OpenCV官方教程的中文版本，特别针对Python编程语言，使得中国开发者能更方便地学习和理解OpenCV的功能和用法。 在Python中使用OpenCV，你可以实现以下主要知识点： 1. 图像读取与显示：使用`cv2.imread()`函数读取图像，`cv2.imshow()`创建窗口并显示图像，`cv2.waitKey()`控制程序暂停等待用户操作。 2. 图像基本操作：包括图像的拷贝、裁剪、缩放、旋转等，通过`copy()`、`crop()`、`resize()`、`rotate()`等函数完成。 3. 图像颜色空间转换：如从BGR到灰度、HSV等颜色空间，使用`cv2.cvtColor()`函数进行转换。 4. 图像滤波：包括平滑滤波（均值、高斯滤波）和边缘检测（Sobel、Canny），使用`cv2.filter2D()`和相应的边缘检测函数。 5. 特征检测：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、关键点检测（SIFT、SURF、ORB），这些是物体识别和追踪的基础。 6. 图像形态学操作：如腐蚀、膨胀、开闭运算，用于消除噪声、连接断开的线条或填充小孔洞。 7. 目标检测：使用Haar级联分类器或HOG+SVM进行人脸、行人等目标检测。 8. 机器学习与深度学习：OpenCV支持多种机器学习算法（如SVM、KNN），并集成了深度学习模块(DNN)来加载预训练的模型，如TensorFlow、Caffe等框架的模型。 9. 视频处理：读取、写入视频文件，帧处理，以及基于帧的图像操作。 10. 图像和视频流的实时处理：结合OpenCV与Python的多媒体库，可以实现摄像头的实时图像处理。 11. 图像拼接和全景图创建：通过匹配特征点和计算变换矩阵实现。 12. 三维重建：通过多视图几何，如立体匹配和结构从运动(SFM)技术，构建3D模型。 13. 文本检测与识别：利用OCR（光学字符识别）技术，提取和识别图像中的文本。 在段力辉的这个中文教程中，你将系统地学习到上述所有知识点，并通过实例代码加深理解和应用。通过阅读和实践，你不仅能掌握OpenCV的基本功能，还能了解到如何将其应用于实际项目中，提升你在计算机视觉领域的技能。

1 教程........................................................................................................................................4 1.1 启动 OMNET++ 4.0...........................................................................................................4 1.2 运行OMNET++ 4.0 工程...................................................................................................6 1.2.1 打开工程.....................................................................................................................6 1.2.2 编译............................................................................................................................7 1.2.3 运行仿真.....................................................................................................................8 1.2.4 监控仿真...................................................................................................................11 1.2.5 结束仿真...................................................................................................................12 1.2.6 查看仿真结果............................................................................................................13 1.2.7 查看顺序表（Sequence Chart）..............................................................................14 1.2.8 配置仿真...................................................................................................................14 1.3 OMNET++ 4.0 IDE...........................................................................................................17 1.3.1 界面功能区...............................................................................................................18 1.3.2 OMNeT++ 4.0 Project介绍......................................................................................19 ..........................

1. 类型: 文字版pdf，代码和内容可直接复制，非图片扫描版。 2. 简介: 这是官方git教程，资源压缩包里自带中文版和英文版，如不用英文版可忽略 3. 内容: 这是初学者学习git的最好教程，主要讲解了git的原理，以及git命令的使用。非常地amazing！

delphi中使用cxgrid控件的中文教程，附有demo演示，比较全面，需要的朋友可以下载

modelsim 中文教程 关于modelsim软件的教程 挺详细的

ICEPAK,中文教程，详细讲解，了解ICEPAK软件基础，热设计基础

新整理的Python3简明教程 中文版，带书源码 ，网上都是在线阅读的，多有不便。整理成文档好多了 Python3和2区别很大，不兼容，学习的看最新的吧

中文版modelsim教程 ppt 功能仿真需要的文件 1．设计HDL源代码：可以使VHDL语言或Verilog语言。 2．测试激励代码：根据设计要求输入/输出的激励程序 3．仿真模型/库：根据设计内调用的器件供应商提供的模块而定，如：FIFO、ADD_SUB等 仿真步骤 以4 位计数器为例给出详细步骤 1.启动modelsim软件 先在c盘建立文件夹count4,在modelsim中选择File -> Change Directory,在弹出的Choose folder对话框中设置目录路径为c:/count4 2.建立工程 在modelsim中建立project,选择File ->New ->Project. 在Project Name栏中填写你的项目名字，建议和你的顶层文件名字一致。Project Location是你的工作目录，你可通过Brose按钮来选择或改变。Ddfault Library Name可以采用工具默认的work。Workspace窗口的library中就会出现work库.

美国大学的C语言大学教程

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