适用于计算机，人工智能，图像处理等专业的任务答辩，项目完整可直接提交。

opencv实现图像拼接的简单代码，亲测 ，没有问题

使用python-Opencv，进行采集人脸数据，通过数据训练，再捕获摄像头每一帧人脸信息进行识别判断。 1.迭代收集图片路径与图片信息 2.haar采集每一张图片的人脸部分 3.图片信息通过标签编码处理 4.局部二值模式直方图创建人脸识别器 5.训练人脸识别器 6.摄像头采集每一帧人脸数据，做判断

QT和OpenCV实现Linux图像处理指导教程，有需要的拿走，课件＋示例。

主要介绍了python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于opencv实现的图像之间的匹配，做的还可以，匹配度挺高的，欢迎讨论

本资源包括opencv开源视觉库处理彩色视频，使得彩色图像编程灰色，含有源代码，适合初学opencv的学生学习，欢迎下载

python多进程和opencv图像处理的应用

实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。 难点一：矩形边框的检测识别（噪声） 针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。 ②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。 针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。