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OpenCV3.4.3.zip

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简介：
OpenCV3.4.3是一款强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，适用于各种编程语言，支持图像处理、视频分析及深度学习应用。此压缩包包含库文件及相关资源。 嵌入式Linux arm64位opencv3.4.3库现已可供下载使用！欢迎各位使用。

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  • OpenCV3.4.3.zip
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    OpenCV3.4.3是一款强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，适用于各种编程语言，支持图像处理、视频分析及深度学习应用。此压缩包包含库文件及相关资源。 嵌入式Linux arm64位opencv3.4.3库现已可供下载使用！欢迎各位使用。
     
  • OpenCV3.4.3+Contrib3.4.3.zip
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    OpenCV3.4.3+Contrib3.4.3.zip包含开源计算机视觉库OpenCV及其扩展模块contrib的源代码和预编译文件，适用于进行图像处理与机器学习项目开发。 opencv3.4.3+contrib3.4.3.zip
     
  • OpenCV3.4.3与opencv_contrib
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    本简介聚焦于开源计算机视觉库OpenCV 3.4.3及其扩展模块opencv_contrib，介绍其功能、特点及应用场景。 OpenCV 3.4.3及OpenCV_Contrib 3.4.3的源文件可用于在Ubuntu下编译安装OpenCV。有关编译过程的相关博客已发布，欢迎查阅！
     
  • 使用Python和OpenCV3.4.3提取二维码区域
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    本教程详细介绍如何利用Python结合OpenCV 3.4.3库来识别并精确裁剪图像中的二维码区域。适合希望在项目中自动处理二维码信息的技术爱好者学习参考。 使用Python结合OpenCV 3.4提取图片中的二维码区域可以通过以下简单的算法思路实现： 1. **图像预处理**：首先对输入的图片进行灰度化处理，并应用高斯模糊来减少噪声，提高后续识别效率。 2. **检测二维码边界框**：利用OpenCV库中专门用于查找条形码和二维码的功能函数。在Python代码里可以调用`pyzbar.pyzbar.decode()`方法或使用`cv2.findContours()`结合自定义的轮廓筛选条件来定位可能包含二维码的区域。 3. **提取并处理识别结果**：一旦检测到边界框，接下来就可以从原始图像中裁剪出该特定区域。通过进一步分析此区域内像素特征以确认其为有效二维码，并尝试读取其中编码的信息（如URL、文本等）。 以上步骤提供了一个基本框架来实现图片内二维码的自动定位与提取功能，在实际项目开发时可以根据具体需求调整优化细节处理流程。
     
  • 【基于Windows QT5.9.8与OpenCV3.4.3的视频采集、录制及截图开发教程20210825版】ZIP文件
    优质
    本教程为ZIP文件，提供使用QT5.9.8和OpenCV3.4.3在Windows环境下进行视频采集、录制及截图的详细指导，更新于2021年8月。 基于Windows系统，并使用QT平台框架及OPENCV技术结合多线程技术实现了视频采集、录制和截图保存等功能。
     
  • 基于VS2017和OpenCV3.4.3的SGBM与BM立体匹配算法代码
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    本项目采用Visual Studio 2017开发环境及OpenCV 3.4.3库，实现并对比了Stereo Block Matching (SGBM) 和 Block Matching (BM) 立体视觉算法的性能和效果。 基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码，在OpenCV更新后，SGBM与SM的调用方式发生了变化。经过一番查找资料，终于成功运行了这些代码。（此代码不涉及两种算法的具体流程，仅展示了如何基于OpenCV库进行成功调用，每个代码大约有60行左右）。如果想了解算法原理，请不要下载这段代码。
     
  • 数字图像处理-3.7混合空间增强技术-骨骼图 实现基于OpenCV3.4.3
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    本教程介绍使用OpenCV 3.4.3进行数字图像处理中的混合空间增强技术和骨骼图实现，深入讲解了相关算法原理及应用案例。 基于OpenCV3.4.3实现冈萨雷斯的《数字图像处理》第三章3.7小节中的混合空间增强法。欢迎大家提出宝贵意见，共同进步！o(*￣︶￣*)o若下载代码，请记得修改图片路径，我没有添加对图片是否为空的判断，直接运行时可能会出现错误。
     
  • 基于OpenCV3.4.3和FFmpeg4.2.9的RK3588/RK3568交叉编译环境，支持JPG读取与MP4解析
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    本项目建立于RK3588/RK3568平台，采用OpenCV3.4.3和FFmpeg4.2.9，提供高效JPEG图像处理及MP4视频解析能力的交叉编译环境。 本段落介绍了使用opencv3.4.3版本与FFmpeg4.2.9版本进行交叉编译的过程，并提供了所需的源文件和交叉编译lib文件。使用的交叉编译器为gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu。详细内容可以参考相关博客文章。
     
  • PicoVR_Unity_SDK_2.8.12_B583_(zip).zip
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    这是一个版本为2.8.12 B583的Pico VR Unity SDK的压缩文件(zip格式)，适用于开发者在Unity环境中进行Pico头显应用开发。 1. 官方PicoVR_Unity_SDK包含32位和64位版本。
     
  • Core_v5.2_(ZIP).zip
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    这是一份名为Core_v5.2的压缩文件(zip格式)，包含软件或项目的核心文件和资源。版本号v5.2表明它是该系列的最新更新版本之一。 在当前的无线通信技术领域内，蓝牙以其低功耗、高效率的特点，在各种设备间的短距离通信应用中占据重要地位。《Core_v5.2.zip》资料包包含一份详细的蓝牙协议描述文档，特别关注了BLE（Bluetooth Low Energy）中的2M模式，这对于深入理解蓝牙的物理层(Physical Layer, PHY)和媒体访问控制层(Media Access Control, MAC)具有重要意义。 蓝牙PHY层构成了技术的核心基础，它定义了信号传输的具体方式，包括调制、编码及频率分配等。在BLE 2M模式下，蓝牙实现了每秒两兆比特的数据传输速率，显著提高了BLE的效率。这一改进是为了满足需要高速数据和实时音频传输的应用需求，并详细介绍了如何实现更高的传输速度。 MAC层负责处理数据包管理与传输的任务，包括信道分配、冲突避免以及服务质量(QoS)保证等关键功能。在BLE中，MAC层采用节能设计，例如允许设备通过连接事件(Event)结构，在非活动期间进入休眠模式以减少功耗。此外，BLE的广告和扫描机制也是其重要的组成部分，这些特性使蓝牙设备能够在发现并快速链接其他设备时节省大量能量。 《Core_v5.2.pdf》文档不仅涵盖了蓝牙基本的PHY层与MAC层概念，还深入探讨了连接建立过程、数据包格式设计、错误检测及纠正措施以及安全功能等具体协议规范。这有助于开发者优化其产品的性能和功耗表现，并提高用户体验满意度。 通过学习这份资料，无论是硬件工程师、软件开发人员还是系统架构师都能掌握如何根据蓝牙5.2标准设计与实现设备，利用BLE 2M模式提升传输速度，同时在MAC层有效管理资源以确保通信的高效性和低能耗。这将有助于他们在专业领域内进一步提高技术水平和竞争力。