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OpenCV与C++的结合。

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简介：
该系统涵盖了多种图像处理技术，包括CT图像重建系统，用于生成清晰的医学影像；数字图像水印系统，旨在为图像添加不可见的保护标记；遥感图像配准系统，能够精确地对不同时间或不同传感器获取的遥感图像进行对齐；图像检索系统，方便快速地找到符合特定需求的图像；细胞检测与计数系统，用于自动识别和统计细胞数量；指纹提取与识别系统，实现高效可靠的指纹识别；人脸检测与识别系统，能够准确地检测和识别人脸图像；运动车辆检测跟踪系统，用于实时追踪移动车辆的位置和轨迹；车型识别系统，实现对不同车辆型号的自动分类和识别；以及车牌识别系统，能够自动读取并解码车牌信息。

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  • OpenCV与Java的结合.zip
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    本资源为《OpenCV与Java的结合》，内含使用Java语言调用OpenCV库实现图像处理和计算机视觉任务的教程、代码示例及项目案例。 使用Java开发时需要OpenCV的jar包及库文件。对于版本4.1.0的OpenCV，解压后的文件包含了Windows、macOS 和Linux各平台所需的OpenCV库文件。
     
  • C#与OpenCV结合的人脸识别实现.zip
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    本项目提供了一个使用C#语言和OpenCV库进行人脸识别的示例代码包。通过结合两者优势，实现了高效、准确的人脸检测和识别功能。 C#与OpenCV结合可以实现人脸识别、车牌识别以及图像拼接等功能，效果显著且易于使用。
     
  • Java结合OpenCV与Spring Boot
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    本项目探索了如何将Java、OpenCV和Spring Boot集成以构建强大的图像处理应用。通过这种组合，开发者能够创建灵活且功能丰富的视觉应用程序和服务。 基于OpenCV的Java开发的人脸识别功能包括通过摄像头自动进行人脸识别拍照，并使用Face++来识别人脸。如有问题，请留言。
     
  • OpenCV与surf结合使用
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    本项目探讨了如何将OpenCV库与SURF（Speeded Up Robust Features）算法相结合，实现高效的图像特征检测和匹配，适用于计算机视觉中的多种应用。 这个代码是使用SURF算法结合OpenCV的程序，可以顺利运行并取得不错的效果。
     
  • C++二维码识别：OpenCV与ZBar结合使用
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    本教程详细介绍如何利用C++编程语言结合OpenCV和ZBar库进行二维码识别。通过实例讲解，帮助开发者掌握从图像获取到数据解码全过程的技术要点。适合对计算机视觉感兴趣的中级程序员学习。 在C++开发的二维码识别项目前期方案验证阶段，我们使用了opencv+zbar库，并在Ubuntu14.04环境下进行了测试，取得了不错的成果。
     
  • C++与OpenCV结合的特征提取和检测教程
    优质
    本教程深入讲解如何利用C++编程语言配合OpenCV库进行图像处理，专注于特征提取及检测技术的应用实践。 本段落将介绍在OpenCV最新版本3.1.0环境下使用VS2015+C++进行特征提取与对象检测的相关内容，包括角点检测、亚像素定位以及SIFT、SURF、BRISK、AKAZE等常用特征检测方法的基本原理和应用。同时还将讲解HAAR级联的检测原理及其在人脸检测中的实际应用，并通过代码演示描述子匹配的暴力匹配法与FLANN匹配法的应用，以帮助理解如何利用这些技术实现对象识别功能。
     
  • Python结合OpenCV
    优质
    简介：本项目聚焦于利用Python编程语言的强大功能与OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务，涵盖从基础操作到高级应用的全面探索。 使用Python和OpenCV调用摄像头接口来打造家庭安防系统。
     
  • Qt与OpenCV结合的应用实例
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    本项目探索了如何将Qt框架与OpenCV库相结合，用于开发高效且用户友好的图像处理和计算机视觉应用。通过具体案例展示了两者集成的优势和技术细节。 手上有一块RK3568板子，正好官方SDK提供了OpenCV和QT的环境，可以尝试一下QT+OpenCV的简单应用。为了方便大家直接使用QT+OpenCV，大家可以先从简单的示例开始叠加复杂功能。这样既可以玩转QT，也可以体验到OpenCV的功能，无需担心图像采集显示的问题了。
     
  • Tesseract与OpenCV结合的OCR识别.rar
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    本资源提供Tesseract和OpenCV结合实现光学字符识别（OCR）的技术文档及示例代码，适用于图像处理和文字检测项目。 使用Windows 10系统，并结合Visual Studio 2017开发环境，利用Tesseract和OpenCV库来实现一个简单的中英文字符识别程序。
     
  • C++结合OpenCV、YOLO、TensorFlow和DeepSort的实现.txt
    优质
    本文件探讨了利用C++语言整合OpenCV、YOLO、TensorFlow及DeepSort等技术进行目标检测与追踪的方法，提供了一个全面的技术实现实例。 C++实现opencv+yolo+tensorflow+deepsort检测的代码已编写完成，网上大多数相关项目都是用Python编写的。本项目使用了全部配置好的库，并要求环境为cuda9.0、cudnn7以及tensorflow 1.12.0 gpu版本。所有设置已在工程中完成，可以直接下载并使用。