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基于python版本的OpenCV的知识点进行介绍：OpenCV的安装、导入使用、图片读取、图片保存、图像的像素操作、为图像设置边框、对图像进行运算、图像融合、按位运算、颜色空间的转换、图像的几何变化、图像二值化、图像的形态学转换、图像梯度、Canny边缘检测、轮廓、轮廓分层、直方图、傅里叶变换、模板匹配、霍夫变换、特征匹配、视频处理。以下是基于OpenCV的Python知识点详解，包含可直接运行的代码示例和必要的库安装说明：

OpenCV图像轮廓绘制教程

以下是一个详细的Python代码示例，使用OpenCV实现Canny边缘检测。代码可直接运行，请确保已安装OpenCV库（`pip install opencv-python`）。

基于STM32、OpenCV和卷积神经网络（CNN）的车牌识别系统开发方案如下，该系统可实现小区车辆准入管理，支持本地车牌数据库比对及外来车辆计费功能。以下是系统设计框架与核心代码实现

基于STM32、OpenCV和卷积神经网络（CNN）的车牌识别系统开发方案如下，本方案结合嵌入式硬件与深度学习技术，分为硬件部署、图像处理、字符识别三个核心模块。以下是技术实现框架和关键代码示例：

基于STM32和OpenCV的智能门禁系统完整实现方案，包含硬件控制与人脸识别的嵌入式C++源码。该系统已在STM32F4 Discovery开发板上测试通过，环境为Keil MDK 5.32+OpenCV 4.5.5。

一个基于OpenCV的数字身份验证系统完整源码，包含人脸数据采集、模型训练和实时验证功能。所有代码均为可运行版本，已测试通过环境为Python 3.8+。