【旧文更新】【优秀毕设】人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（OpenCV+最简基本库开发、可移植树莓派扩展网络图像推流控制验证码及Excel邮件发送等功能）文章目录关于旧文新发毕设结构主页面验证码识别效果管理页面人脸信息采集管理实时数据更新签到结果邮件发送网络前端效果实时图像推流附录

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

在Python中使用OpenCV进行文字识别需要使用OCR(OpticalCharacterRecognition，光学字符识别)技术。

自动化处理滑动拼接验证码问题：解决：1.抓取背景图2.抓取缺口图3.随便写几行代码4.开始测试使用环境：python3.8+robotframework+cv2问题：以上为canvas标签内图片用以上内容实现前端left属性的自动化用例解决：1.抓取背景图用传统的爬虫无法对实时生成的验证码图片抓取除非公司内部测试专用通道，因此可以用截图的方式来获取其内容selenium或者集成的robotfram

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV文字识别介绍二、图像预处理示例代码三、文字区域检测示例代码四、文字识别示例代码五、文字后处理示例代码六

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比

在C++中使用OpenCV库时，std::vectormv;声明创建了一个std::vector容器，该容器用于存储cv::Mat对象。

在OpenCV中，inRange函数用于根据颜色范围从图像中提取特定的颜色区域。

voidQuickDemo::inrange_demo(Mat&image){//将输入图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。这是因为在HSV空间中，基于颜色的图像分割更加简单和直观。Mathsv;cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV);//通过inRange函数定义绿色的HSV范围，并生成一个二值掩码（mask），其中绿色区域为白色（值为255），非绿色区域为黑色

这节课我们来学习图像像素的读写操作。文章目录一、像素的加减乘除操作1、加法操作：2、减法操作：3、除法操作：4、乘法操作一、像素的加减乘除操作1、加法操作：voidQuickDemo::operators_Demo(Mat&image){Matdst;dst=image+Scalar(50,50,50);imshow("加法操作",dst);}输出结果为：可以明显的感受到右边这幅图，亮度增强了。o

quick_opencv.h#includeusingnamespacecv;classQuickDemo{public:voidoperators_demo(Mat&image);//图像算数操作};

目录一：准备工作二：人脸图片识别三：视频人脸识别一：准备工作1：github网站下载开源人脸特征数据haarcascade_frontalface_default.xml下载链接：

实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV

1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。

图片读取要注意不是所有都是RGB顺序读取1.cv2（OpenCV-Pytho

之前将博客都写在CSDN上，为了方便更新博客内容（那边写完就没修改过/(ㄒoㄒ)/~~），准备重新整理，将之前的练习内容迁移到上，以便回顾知识和完善博客内容。现在工作上也有其他事情，写博客的时间相对要少，补个时间写点东西，原项目地址。获取图像基本属性shape,size,typeimportcv2img=cv2.imread(test.jpg')row,col,channel=img.shape#

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:014_simple_background_estimation_in_videos1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:010_blob_detection1.源由2.blob应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.重点分析

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子Scharr算子Laplacian算子一、滤波的概念滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgr

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像

构造函数OpenCVMat实例详解一中已介绍了部分OpenCVMat构造函数，下面继续介绍剩余部分构造函数。

OpenCVMat实例详解一、二介绍了，OpenCVMat类构造函数及其公共属性。

OpenCVMat实例详解三中详细介绍来了OpenCVMat类的公有静态成员函数，下面介绍OpenCVMat类的其他常用成员函数。

OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。

在OpenCV中，saturate_cast是一个模板函数，用于正确地将一个数值从一种类型转换到另一种类型，同时确保结果在目标类型的有效范围内。

一：下载opencv源码库。

OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。

使用级联函数基本流程函数介绍在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。

本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法，并提供实现代码，适合初学者学习。理论介绍：1.阈值类型：二进制阈值：如果像素值高于阈值，则赋予一个新值（通常是白色），否则赋予另一个值（通常是

在本博客中，我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。理论概述：基本平滑模式1.均值模糊：这是最简单的模糊方法之一。它通过将图像与标准化的均值滤波器进行卷积来工作。

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工

目录python导出onnx：python预测例子：c++dnn调用例子：python导出onnx：weights='xxxx.pth'model_cls=Model_net(model_path=weights,num_classes=2)state_dict=torch.load(weights)model_cls.load_state_dict(state_dict)model_cls.ev

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/post

date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。

XiBuQiuChong/88805337客户端下载地址：https://download.csdn.net/download/XiBuQiuChong/88805337FlashMeeting(基于FFmpeg+openCV

目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。

（本文为简单介绍，观点源于网络）机器视觉系统是指利用计算机来模拟人眼的识别与判断。在自动驾驶和远程监控领域，机器视觉结合嵌入式技术的应用，不仅极大地提升了自动化水平，而且开辟了新的技术视野。

文章目录前言一、原理二、具体的实现前言在Python中使用OpenCV进行边界填充（也称为zeropadding）是一种常见的图像处理操作，通常用于在图像周围添加额外的像素以便进行卷积或其他操作。

1概述Bayer转RGB在图像处理中被称为去马赛克（Demosaic），是机器视觉ISP流程中的一个基础且重要的算法，主要完成彩色图像传感器原始的Bayer格式图像到RGB格式图像的转换。

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。

掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。

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项目功能实现：每隔1500ms轮流自动播放不同风格图像显示，按下Esc键退出按照之前的博文结构来，这里就不在赘述了一、头文件colormap.h#pragmaonce#includeusingnamespacecv;classColorMap{public:voidcolor_map(Mat&image);};二、函数实现colorsapces.cpp#include"colormap.h"#in

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-fromutils.utilsimportDirectory_Hanlder#Directory_Hanlder代码链接：https://blog.csdn.net/qq_16555103/article/details/107146429importosimporttimeimportrefromtqdmimportt