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OpenCV、C/C++
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之前啃了不少OpenCV的官方文档，发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后，再重点学习自己感兴趣的部分的话，就会有一览众山小的感觉，于是，就决定写出这篇文章，作为启程OpenCV系列博文的第二篇。至于OpenCV组件结构的研究方法，我们不妨管中窥豹
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执
数据已经成为人们的重要资产，大数据更是当下的热点，帮助企业将其转化成业务发展的核心竞争力。但是，我们在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理、分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。常见的图像处理任务包括显示；基本的操作，如裁剪，翻转，旋转等；
在我们进入色度键控之前，最好先了解使用Open CV实现这一目标的基本概念。使用颜色阈值，我们可以删除属于特定颜色范围的图像部分。常用的是蓝/绿屏。类似于绿色屏幕的蓝色屏幕用于基于识别和替换大的蓝色区域来对两个图像或视频流进行分层。我们现在要用蓝屏来拍摄;
OpenCV为基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可运行在Linux、Windows和Mac OS上。它轻量级而且高效，提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV不仅在进行软
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