自述文件 ＃＃目标＃＃ 该项目将在android下使用VlFeat + OpenCV来构建可通过使用某些检测/分类算法通过摄像头拍照来识别物体的应用程序。 old-Notes（用于jni-myold文件夹版本） 必须编辑Application.mk以添加“ APP_PLATFORM：= android-9”，否则将无法成功链接。 参考： 。 还可以交叉参考ndk-build教程。 注释（用于jni文件夹）## 这是用于较新的版本和构建系统，因为较旧的jni包含过时的文件和库。 要修复构建错误，请检查Android.mk是否有一些链接的库，构建标志/宏。 如果对XXX错误信息有一些未定义的引用，则应为： 有些函数定义不明确，也许我们在实现时都调用了某些函数，尝试比较源代码，找到它并将其添加到我们的仓库中 如果原始的VLfeat没有一个，则应该是Makefile的定义，因为我们

Android Application Programming with OpenCV 3 is a practical, hands-on guide to computer vision and mobile app development. It shows how to capture, manipulate, and analyze images while building an application that combines photography and augmented reality. To help the reader become a well-rounded developer, the book covers OpenCV (a computer vision library), Android SDK (a mobile app framework), OpenGL ES (a 3D graphics framework), and even JNI (a Java/C++ interoperability layer). Now in its second edition, the book offers thoroughly reviewed code, instructions, and explanations. It is fully updated to support OpenCV 3 and Android 5, as well as earlier versions. Although it focuses on OpenCV's Java bindings, this edition adds an extensive chapter on JNI and C++, so that the reader is well primed to use OpenCV in other environments.

《OpenCV计算机编程攻略》第三版的图片集资源，是一个非常宝贵的辅助学习材料，它包含了与教程内容紧密相关的各类图像，对于初学者来说是深入理解OpenCV和计算机视觉概念的重要工具。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、模式识别和机器学习等领域。 本压缩包“images.zip”中包含的图片，旨在配合教程，以视觉方式展示各种算法的工作原理和应用实例。这些图片可能包括： 1. **基础图像处理**：如滤波器的效果展示（高斯滤波、中值滤波等）、边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian等）的前后对比，以及色彩空间转换（如RGB到HSV）的示例。 2. **特征检测与匹配**：可能包含SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法的图像，以及使用BFMatcher、FLANN等方法进行特征匹配的结果。 3. **物体检测与识别**：HOG（Histogram of Oriented Gradients）用于行人检测，Haar级联分类器用于人脸识别，以及物体检测的其他方法如YOLO、SSD等的示例。 4. **图像分割**：包括阈值分割、区域生长、水平集、GrabCut等技术的视觉呈现。 5. **图像变换**：如仿射变换、透视变换、旋转、缩放等操作的实例。 6. **深度学习模型的输入输出**：CNN（卷积神经网络）模型训练过程中的数据增强图像，以及模型预测结果的可视化。 7. **计算机视觉理论**：例如光流、立体视觉、结构光等复杂概念的示意图。 8. **机器学习应用**：决策树、随机森林、支持向量机等在图像分类问题上的应用案例。 通过这些图片，学习者能直观地看到每一步操作对原始图像的影响，加深对OpenCV函数和计算机视觉算法的理解。对于初学者来说，这比纯文字描述更容易消化吸收，能够提高学习效率，激发探索兴趣。同时，这些图片也可以作为个人项目或实验的参考，帮助开发者验证自己的代码是否正确执行了预期操作。 “images.zip”不仅是一个图片集合，更是一套丰富的学习资源，它为OpenCV的学习者提供了直观的视觉支持，使抽象的理论知识变得生动易懂。如果你正在学习OpenCV或计算机视觉，这个压缩包无疑是你宝贵的参考资料。

使用固定的摄像头，对准桌面，背景采用纯色，推荐白色。要求将螺丝和螺母放到摄像头视场内，对其进行识别与定位，在视频中圈出螺丝与螺母位置，并给出质心位置，并说明种类(螺丝或螺母)。推荐流程:降、二值化、形态学处理、包络及轮廓分析、特征分析、识别、质心求取。 (1)每一步图像处理有对应窗口输出 能够提取螺丝螺母的位置(2) 能够准确识别螺丝螺母并给出质心，方案合理(3) (4)友好的图形化界面

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，最初由Intel研发，现在由它自己的非营利组织Itseez维护。版本2.4.5是该库的一个早期但仍然广泛使用的版本，包含了丰富的图像处理和计算机视觉功能。虽然官方可能不再提供此特定版本的直接下载，但可以通过描述中提到的外部网站获取。 OpenCV的核心功能包括： 1. 图像处理：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和 sobel 边缘检测，用于图像平滑、锐化和边缘检测。此外，还包括色彩空间转换，如从BGR到灰度或HSV的转换。 2. 物体检测：OpenCV包含Haar特征级联分类器，用于人脸和其他特定对象的检测。还有基于Histogram of Oriented Gradients (HOG) 的行人检测算法。 3. 特征匹配：OpenCV支持SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和其他特征描述符，这些在图像匹配、三维重建和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等领域非常有用。 4. 图像和视频读写：OpenCV可以轻松地读取、显示和保存各种图像和视频格式，如JPEG、PNG、BMP和AVI等。 5. 图形用户界面：OpenCV提供了简单的GUI工具，如imshow函数，用于显示图像和创建基本的交互式窗口。 6. 机器学习和深度学习：虽然在2.4.5版本中，深度学习的支持相对有限，但它包含了传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络。 7. 相机校准和立体视觉：OpenCV提供了相机标定的工具，可以消除镜头畸变，进行单目和双目立体视觉计算，从而实现3D重建。 8. 三维重建和运动分析：OpenCV可以处理图像序列，估计物体和相机的运动，以及进行三维重建。 9. 图像分割：OpenCV包含多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长和水平集方法，可用于将图像划分为不同的有意义部分。 10. 实时处理：OpenCV的设计考虑了性能，因此非常适合实时应用，如视频分析和机器人导航。 在安装OpenCV 2.4.5时，提供的"opencv2.4.5.txt"可能是安装指南或者包含配置和编译信息的文本文件，帮助用户在不同平台上正确集成和使用库。由于OpenCV是一个C++库，开发者需要理解基本的C++编程和链接库的概念。此外，对于Python或其他语言的支持，还需要设置相应的接口。 OpenCV 2.4.5是一个功能强大的工具，尽管较新版本增加了更多功能和优化，但对于一些特定项目和老系统来说，2.4.5仍然是一个可靠的选择。通过理解和掌握OpenCV的这些功能，开发者可以在图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域实现创新应用。

功能特点 标定功能： 圆形标定：使用已知半径的圆形物体进行标定 矩形标定：使用已知尺寸的矩形物体进行标定 自定义标定：支持自定义物体标定（开发中） 测量功能： 圆形测量：测量圆形零件的半径 矩形测量：测量矩形零件的长度和宽度 支持与期望尺寸比较，计算误差 支持保存测量结果 输入方式： 图片输入：上传图片进行标定或测量 摄像头输入：使用摄像头实时捕获图像进行标定或测量 安装说明 确保已安装Python 3.7或更高版本 克隆或下载本项目到本地 安装依赖包： pip install -r requirements.txt 使用方法 运行应用： streamlit run app.py 在浏览器中打开显示的URL（通常是http://localhost:8501） 使用流程： 用户登录： 首次使用需要注册账号 使用已有账号登录系统 根据用户权限访问相应功能 首先进行标定： 图片模式：选择"标定"模式，上传标定图片，输入实际尺寸，点击"开始标定" 摄像头模式：选择"标定"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入实际尺寸，点击"开始标定" 然后进行测量： 图片模式：选择"测量"模式，上传测量图片，输入期望尺寸，点击"开始测量" 摄像头模式：选择"测量"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入期望尺寸，点击"开始测量" 查看测量结果，可选择保存结果 文件结构 app.py：主应用程序 auth.py：用户认证和权限管理模块 home_page.py：首页界面和导航模块 image_processing.py：图像处理模块 camera_utils.py：摄像头操作和图像采集 text_utils.py：文本处理和格式化 requirements.txt：依赖包列表 calibration/：存储标定数据 results/：存储测量结果 users/：用户数据和配置文件存储

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。这个“opencv-4.8.0”压缩包很可能是OpenCV库的4.8.0版本源代码或者预编译的二进制文件。在本篇文章中，我们将深入探讨OpenCV的核心概念、功能以及如何在不同的平台上安装和使用它。 OpenCV主要由以下几个关键部分组成： 1. 图像处理：OpenCV提供了丰富的函数用于图像的基本操作，如读取、显示、保存图像，以及调整图像大小、色彩空间转换（例如从RGB到灰度），直方图均衡化等。 2. 特征检测与匹配：OpenCV支持多种特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（快速角点检测）等，这些特征对于物体识别、图像拼接和图像检索等任务至关重要。 3. 机器学习与深度学习：OpenCV集成了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、Adaboost等。此外，它还支持深度学习框架，如TensorFlow和DNN模块，可以用来训练和部署卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测等任务。 4. 视觉几何：OpenCV提供了计算相机标定、姿态估计、单应性矩阵、三维重建等几何变换的工具，这对于计算机视觉中的许多实际应用，如增强现实、自动驾驶等非常有用。 5. 实时视频处理：OpenCV可以方便地从摄像头捕获视频流，并进行实时处理，如人脸识别、运动分析等。 6. 图像分割：OpenCV提供基于阈值、区域生长、边缘检测等多种图像分割方法，有助于识别图像中的特定对象或区域。 7. 追踪：OpenCV包含多种物体追踪算法，如KCF追踪器、MIL追踪器、CSRT追踪器等，可用于视频中的目标连续追踪。 安装OpenCV： - 在Windows上，可以通过下载预编译的库文件，然后配置环境变量和编译器设置来使用。 - 在Linux系统中，通常通过包管理器（如apt-get或yum）安装OpenCV的库文件，然后在项目中链接这些库。 - 对于Mac用户，可以通过Homebrew或者手动编译源代码来安装。 - 开发者还可以使用conda环境管理工具在Python中安装OpenCV的Python接口。 使用OpenCV编程： OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。在代码中，你可以调用OpenCV提供的函数进行图像处理。例如，用Python读取图像并显示的简单示例： ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` OpenCV是一个功能强大、广泛应用的计算机视觉库，无论你是进行学术研究还是开发实际应用，都能从中受益。这个"opencv-4.8.0"压缩包将为你提供实现这些功能的基础，无论是进行图像处理、特征检测、机器学习还是其他视觉任务。在使用前，确保按照相应的平台指南正确安装和配置OpenCV，以便充分利用其强大的功能。

Visual Assist 2024 2547版本是一款专门为Microsoft Visual Studio环境设计的增强型插件。它为程序员提供了代码编写和重构的高级辅助功能，极大地提高了开发效率和代码质量。本版本继承并拓展了Visual Assist X系列产品的特性，为用户带来了更加强大和便捷的编程体验。 Visual Assist 2024 2547版本在代码编写方面提供了多种辅助工具。它通过高级的代码感知功能，帮助开发者快速理解和导航代码库，无论代码有多复杂。新增的代码视觉化工具，使得函数调用关系、类继承结构以及宏定义等更加直观，从而加速开发者的阅读和分析过程。此外，智能代码补全和建议功能，能够根据上下文提供最合适的代码片段，减少打字错误，确保代码风格的一致性。 在代码重构方面，Visual Assist 2024 2547版本同样表现出色。它支持对C++、C#等多种编程语言的重构操作，如重命名、提取接口、提取变量等。重构过程中的智能提示和实时反馈确保了重构的准确性和安全性，降低了引入错误的风险。开发者可以更加自信地进行代码的优化和维护工作。 针对团队协作，Visual Assist 2024 2547版本的集成环境支持更高效的代码审查。通过提供差异比较、代码合并以及版本控制系统的集成等功能，它极大地简化了团队成员之间的代码交流和共享。此外，它还支持对代码注释风格的一致性检查，确保文档与代码的同步更新。 为了进一步提高开发效率，Visual Assist 2024 2547版本还提供了实时错误检查和修复建议。它能够在开发者编写代码的同时，即时地发现潜在的错误，并给出修改意见。这不仅减少了编译次数，也使得开发者能够在编写过程中就持续改进代码质量。 Visual Assist 2024 2547版本还强化了对最新编程语言标准的支持。它能够兼容并理解C++11、C++14、C++17以及即将推出的C++20标准中的新特性。这意味着开发者可以使用Visual Assist 2024 2547版本来编写遵循最新语言规范的代码，并充分体验新特性带来的便利和性能提升。 Visual Assist 2024 2547版本为Visual Studio的用户提供了一系列强大的工具，旨在简化复杂的编程任务，加速代码的编写、理解和维护。它使得开发者能够在保持代码质量的同时，提升个人的工作效率，对于追求卓越代码实践的程序员来说，是一款不可多得的工具。

DockPanelSuite是一个强大的Windows Forms控件库，专为创建类似Visual Studio的可停靠布局界面而设计。这个库的核心是`DockPanel`控件，它允许用户自由地停靠、浮动和排列窗口面板，提供了高度自定义的工作区布局功能。在"Dockpanels 仿VS开发界面"项目中，开发者可以利用DockPanelSuite来构建类似于专业IDE（集成开发环境）的用户界面，提升应用程序的专业感和用户体验。 在Windows Forms开发中，UI设计往往是一项挑战，尤其是需要实现类似Visual Studio那样复杂且灵活的布局时。DockPanelSuite提供了解决这个问题的有效方案，通过其丰富的API和事件，开发者可以轻松创建具有拖放功能、自动隐藏、停靠窗口等功能的界面。 1. **DockPanel控件**：这是整个库的核心，它可以包含多个子控件，这些子控件可以在四周停靠或自由浮动。DockPanel支持多种停靠模式，如Top、Bottom、Left、Right、Fill等，可以根据用户需求动态调整布局。 2. **DockWindows和Panels**：DockPanelSuite中的`DockWindow`和`Panel`是两个重要的概念。DockWindow通常用于封装用户界面元素，如代码编辑器、工具箱或解决方案资源管理器。Panel则代表一个可停靠的区域，可以包含多个DockWindows。 3. **自动隐藏和浮动**：控件可以设置为自动隐藏，当鼠标移开时会收缩到边框上，鼠标经过时又会自动展开。此外，用户还可以将窗口浮动出来，形成独立的窗口，增强交互性。 4. **布局保存和恢复**：DockPanelSuite还提供了保存和恢复布局的功能，用户可以将当前的窗口布局保存到配置文件，下次启动时自动加载，确保用户的个性化设置得以保留。 5. **事件处理**：控件提供了丰富的事件，如Docking事件、DockState改变事件等，开发者可以通过监听这些事件来实现复杂的业务逻辑。 6. **源代码开源**：Dockpanelsuite-master项目是开源的，这意味着开发者可以查看并修改源代码，根据自己的需求进行定制和扩展，也可以参与到项目的发展中，提交改进和修复。 7. **兼容性和性能**：DockPanelSuite兼容.NET Framework，并且在大多数Windows Forms应用中运行良好。尽管它是一个第三方控件，但其性能表现优秀，对系统资源的占用较低。 8. **文档和示例**：虽然DockPanelSuite的文档可能不如官方.NET库那么详尽，但社区中有许多教程和示例代码，可以帮助开发者快速上手和解决实际问题。 "Dockpanels 仿VS开发界面"项目是利用DockPanelSuite构建高效、灵活的开发环境界面的优秀实践。对于希望为自己的应用程序赋予专业IDE风格界面的开发者来说，这是一个值得尝试的选择。通过深入学习和应用DockPanelSuite，开发者可以创建出既美观又实用的用户界面，提升软件的整体价值。

pyhton 基于opencv LBPH算子的人脸识别，通过pc摄像头获取视频流，获取帧图像，从而进行人脸识别，并框出人脸，由于训练集中只有本人一人的图片，目前只能识别本人，如需增加，需增加训练图片，并创建相应的目录，目录名以名字命名。