C++：基于opencv实现图像分类器SVM

1)通过目标检测的标注工具LabelImg对采集的图片进行标注，制作成数据集。 2)创建yaml文件，通过yolov5的train程序进行训练，得到权重文件。 3)搭建yolov5算法所需的运行环境，对原始图片进行识别，得到目标表盘的大致轮廓坐标。 4)对表盘图片进行初步预处理，根据大致轮廓坐标与霍夫算法的结果剪裁保留完整的表盘部分。 5)通过正式预处理对图像进行降噪等操作，保留表盘内轮廓的同时减少细节，从而通过拟合椭圆的算法找到椭圆表盘的内轮廓。 6)找寻椭圆的四个顶点，对四个椭圆顶点进行透视变换纠正拍摄角度造成的误差。 7)找寻刻度盘部分，通过仿射变换使刻度盘水平，得到刻度盘中所有分界点坐标从而识别出刻度盘的不同区域。 8)找寻刻度盘圆弧的圆心坐标及半径。 9)计算指针在刻度盘所处区域的角度从而得到表盘的读数并储存处理后的图像。 10)对读数选择性地进行角度修正。

opencv的fps源码分析及基于ffmpeg的解决方案 密码6967

基于OpenCV+Python+PyQt5+pygame的照相机，拍照、美化、照相声音一应俱全 1 .项目结构 ： src文件夹----------|img文件夹 | |资源文件 | | | photo.py文件（包含界面、美化方案、核心功能） 2 .详情介绍 基于opencv开发的照相机，pyqt5作为承载框架以及美化，pygame简单的配合生成了拍照声音

基于OpenCV结合图像摄像头和980NM椅子红外激光和980NM红外滤光片以及键盘激光组成

针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。

基于OpenCV的张正有标定法（代码+棋盘图）

内容来源 https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113926027 https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113925609 https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113926491 https://blog.csdn.net/weixin_45880057/article/details/113965373 保姆级教程，超级完整 实际验证过可行（树莓派4B），大力推荐

凝视追踪器 该项目是基于凝视光圈在虹膜上的位置的凝视跟踪系统的一项实验，虹膜是相机附近的光源的反射（有关详细信息，请参见和“”）。 通过跟踪闪烁，可以估计屏幕上的凝视位置并将该位置用作输入系统（在本示例中，该位置仅用于移动鼠标箭头）。 硬件要求 对于这种系统，需要眼睛的高分辨率图像，并且也需要相机附近的光源，因此，为了获得简单的硬件，我将智能手机用作固定在摄像机上的远程相机（由应用程序实现）。要获得稳定的支撑，请打开闪光灯LED并将其放在一只眼睛的前面，靠近它。 演示版 校准阶段 鼠标控制阶段 入门 克隆存储库 git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git 安装依赖项 sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv 或者 sudo pacman

阈值操作属于像素级处理。在灰度图像中，每个像素都有一个灰度值，我们可以对灰度 值设置阈值，像素与阈值比较，来实现对图像进行灰度较小和较大的噪声滤波处理，或者突 出图像与背景的灰度差等等功能。 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法，比如图像的二值化就是一种最常见的一种 阈值化操作。opencv2 和 opencv3 中提供了直接阈值化操作 cv::threshold()和自适应阈值化操 作 cv::adaptiveThreshold()两种阈值化操作接口。阈值化操作的基本思想是，给定一个输入数 组和一个阈值，数组中的每个元素将根据其与阈值之间的大小发生相应的改变。 C