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本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

已分类的人脸识别库，对深度学习人脸识别有很大帮助，样本数量多，质量好，类别多。
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通过多尺度区域卷积神经网络对前节OCT图像中的前房角分类

基于MVC的商城购物系统1.客户注册、客户登录2.客户按照商品分类浏览商品3.客户按照某一个或几个关键字搜索商品4.客户购物车功能5.取回忘记密码6.客户订单管理（修改订单、撤销订单等）7.客户访问习惯，跟踪客户IP本系统是用NETBEAN做的,垃圾比较多.有什么不懂可以问我.QQ:337287500Email:sky_zd@126.com

RobustReal-timeObjectDetection论文&整理ppt&及一篇相关中文论文关于利用opencv训练分类器的原理的~~~

全球海洋和海域SHP矢量格式数据为地理信息系统（GIS）用户提供了一套详尽的海洋和海域矢量数据。
这些数据以SHP文件格式保存，即形状文件格式，是GIS中常用的一种矢量数据格式。
SHP文件格式由ESRI公司开发，能够描述地理要素的位置、形状和属性信息。
该数据集涵盖了全球范围内的海洋和海域地理信息，包括海岸线、海峡、海湾、岛屿等自然地理特征，以及可能包含的海洋边界、经济专属区、大陆架等政治和法律定义的地理界限。
数据集中的每一条记录通常包括特定地理要素的几何形状和与之相关的属性数据，如名称、位置坐标、面积、长度等信息。
goas_v01.shp文件包含了海洋和海域地理要素的几何形状，这些形状是通过点、线、面的集合来表示的。
例如，海岸线可能以一系列相连的点来表达，而海域边界则可能由一条或多条线构成。
形状文件格式支持多种几何类型，因此goas_v01.shp可以包含多种不同类型的地理要素。
goas_v01.shx文件是形状文件的索引文件，用来快速定位和访问形状文件中的记录，这对于处理大型数据集尤其重要。
它包含了一个记录位置和大小的索引表，使得GIS软件能够有效地读取和编辑数据。
goas_v01.prj文件提供了关于空间数据的投影信息。
它说明了数据是如何在地理空间中定位的，包括使用的坐标系统和地图投影方法。
这些信息对于确保数据在GIS软件中能够正确地与其他数据叠加和分析至关重要。
LICENSE_GOAS_v1.txt文件包含了关于该数据集使用的版权和许可信息。
在使用该数据集之前，用户需要阅读并遵守这些条款和条件，以确保合法合规地使用数据。
goas_v01.cpg文件是用来指定数据集中使用的字符编码格式的。
对于中文、日文或其他非英文字符集，正确的字符编码是至关重要的，以避免出现乱码或数据解读错误。
goas_v01.dbf文件包含了与形状文件中的地理要素相关的属性信息。
它是一个数据库文件，列出了每个要素的特定属性，比如名称、分类、位置坐标、面积等。
DBF文件格式由dBase公司创建，是一个老式但仍然广泛支持的文件格式，用以存储结构化数据。
由于涉及全球范围的海洋和海域，这套数据集能够为海洋学、海洋资源管理、海洋环境保护、海洋科学研究、航运路线规划等领域提供关键的地理参考信息。
同时，这套数据也有助于全球GIS用户在进行空间分析和制图时，对海洋和海域进行准确的地理定位和描绘。

基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。
(BasedonTensorflow(convolutionalneuralnetwork)processingKDD99datasetbasedonCNN,thecodeincludespreprocessingcodeandclassificationcode,theaccuracyrateismorethan99.6%,andquicklyconvergetotheoptimalvalue.)

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。