boostdesc和vgg文件缺失导致的树莓派opencv编译失败，需要使用此文件

这是基于opencv编写的三维重建代码，是初学opencv和三维重建的优秀参考资料

使用Kinect2.0获取人体骨骼，并使用openCV实时绘制，里面为VisualStudio2015工程文件，配置好Kinect开发环境可直接用VS2015打开并运行

基于卷积神经网络和OpenCV的人脸识别系统_python实现，完整代码！

OPENCV函数学习手册.pdf，方便童鞋们了解opencv库函数的使用方法。
包含很全面的函数用法介绍：图像基本处理函数、结构分析、运动分析和对象跟踪、模式识别、照相机标定和三维重建等。

利用OpenCV实现用电脑上连接的摄像头拍照并保存照片，利用pyqt5设计了个相机界面。
资源中包含全部完整文件（UI文件，图片，qrc、py文件），所有代码已调试通过，详细实现过程及代码注释可参考本人博客。

这段代码是自己写的，会比opencv的简单易懂。
提取了特征点后，进行了暴力匹配。
暴力匹配的代码也是自己写的，看完后应该对特征点的提取和匹配有个直观的认识。

OpenCV插件UE4

haarcascades\haarcascade_eye.xmlhaarcascades\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascades\haarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascades\haarcascade_lefteye_2splits.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_big.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_eyepair_small.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_mouth.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_nose.xmlhaarcascades\haarcascade_mcs_righteye.xmlhaarcascades\haarcascade_profileface.xmlhaarcascades\haarcascade_righteye_2splits.xmlhaarcascades

使用python3.7实现SGBM算法，通过调用opencv库函数来实现图像匹配，计算出左右图的视差图

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。