OpenCV-迷宫解密
如下图所示，可以看到是一张较为复杂的迷宫图，相信也有人尝试过自己一点一点的找出口，但我们肉眼来解谜恐怕眼睛有点小难受，特别是走了半天发现这迷宫无解，代入一下已经生气了，所以我们何必不直接开挂，使用opencv来代替我们寻找最优解。恩，不错，那就整！注：图像自己截图获取即可。
图像处理：推导Canny边缘检测算法
Canny算法的历史年代久远，但它却是我目前接触的当中使用的最多的一种，它的好是好在哪里，为什么它在目前的研究当中被广泛使用？如果只停留在表面的调用上，我们并不能厚颜无耻的说我们已经是一个专家了，推导它的底层逻辑，是否能在我们以后的学习中为我们提供一些好的思路呢？我不知道，因为只有试过才知道。
OpenCV数字图像处理基于C++：图像分割
简单介绍了图像分割的一些算法，包括：固定阈值分割，自适应阈值分割，迭代阈值分割，彩色图像分割，基于边缘分割，分水岭算法，grab算法以及floodFill漫水填充算法。
OpenCV数字图像处理基于C++：边缘检测
简单介绍了一些经典边缘检测算法，包括：差分边缘检测，Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，拉普拉斯算子，高斯拉普拉斯算子和Canny边缘检测。
[Python从零到壹] 五十四.图像增强及运算篇之局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章介绍图像增强概念和直方图均衡化。这篇文章将继续讲解图像增强，包括图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请
Opencv项目实战：12 你这背景太假啦！
《Opencv项目实战：12 背景板移除和替换》平常我们在各个平台，比如某音、B站、小红薯等，有这么一群创作者——虚拟人物、带有各种背景板的创作者，前段时间还玩出了一个“我的背景板假吗？”这样的梗，那么我们今天要制作的是更改我们的背景板，将原有的去除，添加上新的背景板，并可以通过敲击键盘对背景板进行
Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测
《Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测》假如我们已经有了一个经过文字高亮的图片，我们想提取其中的文字，让我们可以快速的找到重点，并将其中的内容存入.csv文件当中。
基于Python的人脸互换系统设计与实现
在获取人脸关键点集合后，我们需要计算这些关键点的凸包（convex hull）（凸包是一个计算几何（图形学）中的概念：在一个实数向量空间 V 中，对于给定集合 X，所有包含X 的凸集的交集 S 被称为 X 的凸包。在上述人脸仿射变换后，我们得到人脸结构和位置的变换，但我们没有对人脸区域亮度进行调整，
opencv的基础用法及其在QT中的应用
opencv计算机视觉库 + QT桌面应用开发
Opencv——图像添加椒盐噪声、高斯滤波去除噪声原理及手写Python代码实现
我们将常会听到平滑（去噪），锐化（和平滑是相反的），那我们就会有疑惑？什么是噪声呢？图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量。噪声在理论上是”不可预测“的，所以我们只能用概率论方法认识“随机误差”
【OpenCV】基于cv2的图像阈值化处理【超详细的注释和解释】掌握基本操作
基于python - opencv的图像阈值化处理部分操作详解满满干货不要错过噢！
Opencv项目实战：07 人脸识别和考勤系统
我们将学习如何以高精度执行面部识别，首先简要介绍理论并学习基本实现。然后我们将创建一个考勤项目，该项目将使用网络摄像头检测人脸并在 Excel 表中实时记录考勤情况。
opencv入门四
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Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
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猿创征文|OpenCV编程——计算机视觉的登堂入室
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图像处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系
opencv入门
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【OpenCV图像处理12】特征检测与匹配
OpenCV图像处理第十二部分：特征检测与匹配。主要内容包含：特征检测（Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、SIFT关键点检测、SURF特征检测和ORB特征检测）、特征匹配（暴力特征匹配、FLANN特征匹配）以及图像查找。......
vs2017+opencv+qt+cuda，使用cmake编译opencv的库
然后generate，结束后，在vs文件中找到opencv.sln文件打开（加载时间稍长），右击项目中的install文件，生成（视电脑配置而定，生成时间略有不同，很长，期间可能有乱码出现，无所谓）。vs安装时勾选与c++相关的组件，依次安装opencv、 qt、cuda（cuda安装时尽量安装在c
openCV实践项目：拖拽虚拟方块
openCV实践项目：拖拽虚拟方块
