穆友航的博客

示例图像：https://user-images.githubusercontent.com/51057490/140277713-c7d6e2b9-db62-4793-823a-25ed0c4e2771.png。链接：https://pan.baidu.com/s/131E1PMTURjyxG5qR3EASBQ。需要提前有对应的MASK图像，要么自己PS做，要么用技术生成mask，待探索。（试了anaconda的powershell窗口不行，报git找不到的错误）放入源码目录model下。

图像化展示旅行商问题求解过程，源码和代码仓库见正文。

摄像头捕获激光笔照射在屏幕上的位置，算法提取屏幕显示区域，计算激光位置为屏幕的坐标位置，调用系统接口，控制鼠标移动。RGB摄像头，红色激光笔/激光灯。

一个用以检测戴口罩人脸的工程，基于MXNet、OpenCV开源框架，使用C++语言实现。见文章末尾github仓库。口罩佩戴与否识别-演示视频。见文章末尾百度云盘地址。

文章末尾见 github代码仓库。参考这篇博客，特别的要，这样才能使用kinect fusion算法。： 代码使用到的数据集。当使用自己的数据集时，应设置自己的cv::kinfu::params ,这涉及到frame_size等重要参数。默认参数如下。下面的代码是精简过的，去掉了摄像头的相关部分，毕竟一般也用不到。int。

Dlib19.2在win10_x64下进行cmake并对人脸关键点检测顺序说明dlib19.2 只可以使用VS2015update3进行cmake,不然会提示你c++11特性不能够支持，导致编译不通过。用dlib的肯定就会cmake编译了。- 人脸关键点检测关键代码最好参考一下这篇博客Opencv与dlib联合进行人脸关键点检测与识别Mat ProcessFace::DrawDetectedFace

如图，选择源码和编译目录，选择Configure开始。【中间会下载东西，我有放梯子的~~要是不开不知道有没有影响】然后，选择opencv_contrib中的module文件目录，再一次configure。一切顺利，又得到的configuring done.然后Generate.右键Install，选择生成，开始编译。然后就是配置属性表了，easy~

OpenCV是一个计算机视觉库，可以运行于包括Linux、Windows、Android、Mac OS在内的众多操作系统上，完全由C/C++开发，提供Python、Ruby、Matlab、JAVA、C++、C接口，具有详细的文档资料支持。目前支持的图像特征有：SIFT、SURF、ORB、SIFT、LBP、HOG、颜色直方图，其中支持算法参数修改的有SIFT、SURF、ORB、LBP四种常用算法。“上一张”按钮的响应时间是显示当前图像在图像列表中的上一张图像，若当前图像为列表中第一张图像，则保持显示状态。

opencv2机器学习经验记录之cascade分类器训练本文主要用来记录 opencv249 中自己训练cascade分类器的经验。主要内容包括：1.图片文件名列表的生成和处理2.样本的归一化处理3.正样本负样本的选择对训练结果的影响4.train_cascade的参数设置对分类器结果的影响5.本人的训练结果展示正文1.图片文件名列表的生成和处理1.1获得目录下图片名称txt采用批处理文

简述：在VMvare Workstation11.0软件下，使用 ubuntukylin-14.04-desktop操作系统，进行OpenCV2.4.9项目开发。 主要解决的问题： 1.gcc g++ 编译器的安装； 2.cmake的安装； 3.OpenCV的安装。

前述：本人做的是OpenCV的人脸识别项目，利用MFC做的用户图形界面。 内容：1） .SetWindowTextA () 2）OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) 3）cvNamedWindow在MFC的Picture Control 控件显示编译环境：Windows 10 pro + Visual Studio 2013 +OpenCV2.4.9