我使用的语言为python,识别率不高,只是简单实现了人脸识别的步骤,参考<OpenCV3 计算机视觉>,部分的opencv库接口有所改变.

越到后面, 写的越慢, 之前还抽空去看了下 学堂在线那篇文章提供的方法, 博客第一个人评论的我, 想想还是要给人家一个交代的, 就想着找到一个方法进行下载, 但是尝试了 还没找到, 估计我要花时间自己写一个了, 不是很难, 但是 就是要花时间, 安排到日

需要下列的依赖，[optional]为可选。[required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswsca

区域1和区域2，必须没有红色才能Generate。如果这个变量为空，在编译过程中也不会报错，只是安装了OpenCV的基础版。生成后把opencv和contrib综合了起来。所以配置的时候只需要用.\install了。这是生成的文件，只需保留install即

解决 检查路径是否有错，如果有路径有 \ 可以考虑在括号后引用路径“”前加入r，cv2.imread r后的字符串不转义\ 。或者 路径有中文。# Name Version Build Channellibopencv 3.4.1 h875b8b8_3

此函数用已经训练好的分类器来检测人脸人眼等。opencv源码目录D:\source\opencv-3.4.9\data\haarcascades里有很多训练好的xml，检测人脸的用以下之一。把xml文件放到自己的工程目录中，运行下述代码即可。cvtColo

using namespace cv;using namespace std;Mat gray, binary;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);threshold(gray, binary, 0, 255, THRE

在opencv官网下载最新的SDK包，本人下载的版本是3.4.9，下载完毕之后解压。新建一个Android项目OpenCVTest，点击File->New->Import Module. 导入刚才解压opencv-3.4.9-android-s

set(OpenCV_LIBS opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui opencv_imgcodecs). using namespace cv;printf("load fail\n");

#在多个尺度空间进行检测

Mat基本上是一个具有两个数据部分的类：矩阵头和指向包含像素值，矩阵头的大小是恒定的，然而矩阵本身的大小可以随着图像的不同而变化，通常会大一个数量级。

3. include头文件时， <> 和 “” 的区别使用

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev. sudo apt-

还是直接就放代码吧。Sender代码必须要在一台有摄像头的电脑上运行起来。然后把数据编码，压缩之后，再传给另外一个电脑。Reciever作为接受端，没什么特别的要求。两个电脑都必须要按转好numpy + opencv . 对了，我的接受端关闭操作是这样就可

# core模块包含了Qt的核心功能，其他所有模块都依赖于这个模块；gui模块提供了窗口系统集成、时间处理、OpenGL和OpenGL ES集成，2D图形、基本图像、字体和文本等功能。当使用qmake工具来构建项目时，core模块和gui模块是被默认包含的

如果报错in-source builds are not allowed

废话滑块验证码破解是一直都想搞的项目，毕竟多数网站都会采用滑块验证码，于是最近在修改论文的闲暇之余把这事儿给解决了。要搞现在的滑块验证码绕不开图像处理，图像处理当然是首推OpenCV-Python啦！当然我的OpenCV非常菜，发现问题就直接指出嘛，不用走

此前的图像卷积处理无论是均值还是高斯都是属于模糊卷积，它们都有一个共同的特点就是模糊之后图像的边缘信息不复存在或者受到了破坏。而高斯双边滤波可以通过卷积处理实现图像模糊的同时减少图像边缘破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息，我们称这类滤

之前搞树莓派，opencv的contrib版本死活装不上，最后用C++版本四线程编译了一天, 浪费生命的玩意儿我明明记得之前，pip install opencv-contrib是可以安装的......，年级大了，老了最近终于找到了一篇推文,原来是pip

1 Canny 边缘检测Canny 边缘检测方法是由 Canny 于1996 年提出的一种公认为效果较好的边缘检测方法。1 - 信噪比准则2 - 定位精度准则3 - 单边缘响应准则Canny 算子实现过程共有4个步骤：。1 - 平滑处理，使用高斯滤波器对图