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OpenCv高阶（十四）——LBPH人脸识别在人工智能技术蓬勃发展的今天，深度学习模型（如CNN、Transformer）在人脸识别领域占据主导地位。然而，在计算资源有限或需要快速部署的场景中，经典算法依然展现出独特的价值。LBPH（Local Binary Patterns Histograms）作为一种基于纹理特征的人脸识别算法，凭借其简洁的原理、高效的实现和对光照变化的鲁棒性，成为传统方法中的代表性技术。

6：OpenCV—图像滤波图像滤波是一种邻域运算，其中输出图像中任何给定像素的值是通过对相应输入像素附近的像素值应用某种算法来确定的。该技术通常用于平滑、锐化和检测图像和视频的边缘。让我们了解在讨论图像过滤技术、内核和卷积时使用的一些术语的含义。

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OpenCV入门cv2 是 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的 Python 接口，用于计算机视觉任务，如图像处理、视频分析、目标检测、机器学习等。以下是详细介绍和安装指南：

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OpenCv(7.0)——银行卡号识别本代码实现基于传统图像处理技术，通过模板匹配识别银行卡号。核心流程包括：模板数字提取 → 图像预处理 → 卡号区域定位 → 数字分割与识别 → 结果可视化。适用场景：金融业务自动化、移动支付绑卡等需要快速卡号识别的场景。

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OpenCv高阶(六)——指纹识别本文通过Python代码实现了一个基于SIFT特征和FLANN匹配器的指纹识别系统，能够从数据库中快速匹配目标指纹并输出识别结果。

Python程序实现了一个完整的车辆信息查询系统这个Python程序实现了一个完整的车辆信息查询系统，主要功能包括：这个系统适用于停车场管理、交通执法等需要快速查询车辆信息的场景，实现了从车牌识别到信息查询的完整工作流程。

OpenCV CUDA模块图像过滤------用于创建一个最小值盒式滤波器（Minimum Box Filter）函数createBoxMinFilter()该函数创建的是一个最小值滤波器（Minimum Filter），它对图像中每个像素邻域内的像素值取最小值。常用于：

【OpenCV】基本数据类型及常见图像模式是什么？能做什么？解决什么问题？为什么用它？OpenCV:是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，实现

OpenCV计算机视觉实战（7）——色彩空间详解本文深入探讨了三种常见色彩空间：RGB/BGR、HSV 与 CIELAB，并介绍了 OpenCV 中色彩空间转换的方法与原理。在 HSV 与 Lab 空间部分，演示了如何利用 HSV 进行色彩分割，以及使用 Lab 空间进行颜色校正与色差分析。最后，展示了如何使用 cv2.calcHist 计算颜色直方图，并结合 Matplotlib 对 BGR 通道直方图进行可视化分析，以支持图像增强和基于颜色的检索任务。

c/c++的opencv腐蚀图像腐蚀 (Erosion) 是形态学图像处理中的一种基本操作。它通常用于去除图像中的小型噪声、分离连接的物体以及细化二值图像中的物体。本文将详细介绍腐蚀的原理，并演示如何使用 C++ 和 OpenCV 库来实现图像腐蚀。

openCV1-2 图像的直方图相关Bin:是直方图的基本统计单元，用于统计图像中特定范围内像素值的出现频率。函数cv::calcHist用于计算一个或多个数组的直方图。用于增加直方图 bin 的元组元素取自相应输入数组中相同位置的元素。下面的示例展示了如何为彩色图像计算二维色调 - 饱和度直方图： @include snippets/imgproc_calcHist.cpp

Opencv---RotatedRect在Robomaster比赛中，RotatedRect类极为常用，灯条、装甲板以至于整车都可以用RotatedRect类来表示。

OpenCV图像平移示例OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C++ - 商品搜索 - 京东图像平移是将一幅图像中所有的点都按照指定的平移量在水平、垂直方向移动，平移后的图像上的每一个点都可以在原图像中找到对应的点。我们知道，图像是由像素组成的，而像素的集合就相当于一个二维矩阵，每一个像素都有一个“位置”，也就是像素都有一个坐标。假设原来的像素的坐标为(x0,y0)，经过平移量(Dx, Dy)后，坐标变为(x1,y1)，用数学式子可以表示为：

OpenCV CUDA 模块图像过滤------创建一个高斯滤波器函数createGaussianFilter()cv::cuda::createGaussianFilter 是 OpenCV CUDA 模块中的一个工厂函数，用于创建一个高斯滤波器。这个滤波器可以用来平滑图像，减少噪声，并且在很多计算机视觉任务中作为预处理步骤非常有用。

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OpenCv高阶（十五）——EigenFace人脸识别人脸识别作为生物特征识别技术的重要分支，凭借其非接触性与便捷性，广泛应用于安防、金融等领域。传统方法依赖几何特征或局部纹理分析，但对光照、姿态变化敏感，泛化能力受限。1991年Turk与Pentland提出的EigenFace算法，开创性地将主成分分析（PCA）应用于人脸识别，通过构建低维“特征脸”空间实现高维人脸数据的高效表征，为统计学习方法奠定了基石。尽管深度学习已在识别精度上实现突破，但EigenFace揭示的“特征空间降维”思想仍是理解现代算法的关键。本文系统解析该算法的数学原理、实现流程与实践要

OpenCV CUDA模块图像特征检测与描述------图像中快速检测特征点类cv::cuda::FastFeatureDetectorcv::cuda::FastFeatureDetector 是 OpenCV 的 CUDA 加速模块中的一部分，用于在图像中快速检测特征点。FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法是一种高效的角点检测算法，能够在保持较高精度的同时显著提高速度。

OpenCV CUDA模块图像过滤------用于创建一个最大值盒式滤波器（Max Box Filter）函数createBoxMaxFilter()createBoxMaxFilter()函数创建的是一个最大值滤波器（Maximum Filter），它对图像中每个像素邻域内的像素值取最大值。常用于：

opencv_version_win32很多人发了opencv的编译方法，很少见到启动和关闭了那些模块，现在发个WIN64 opencv编译后的信息。执行opencv_version_win32.exe 因为显卡较老 2060 super, NVIDIA GPU arch: 75 80 86 87 89 90。至于更高的反本没有显卡因此不知道。 BLAS库使用效率较高的Intel MKL代替仅编译时长超过了5小时

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WinForms 应用中集成 OpenCvSharp 实现基础图像处理欢迎关注dotnet研习社，今天我们要讨论的主题是WinForms 应用中集成 OpenCvSharp 实现基础图像处理。

c/c++的opencv模糊图像模糊是计算机视觉和图像处理中一种常见的技术，它可以用于减少图像噪声、隐藏细节（例如隐私保护）或作为其他图像处理算法的预处理步骤。OpenCV 库提供了多种强大的模糊（或平滑）滤波器。本文将介绍几种常用的模糊方法及其在 OpenCV 中的 C++ 实现。