SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

已经编译好的opencv_contrib-3.3.0,包含了原版opencv3.3.0中缺失的部分

基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码，opencv更新后，SGBM与SM的调用也发生改变，在网上查了一大圈后，终于将代码成功运行出来了。
（注：此代码不涉及两种算法的具体流程，只是基于opencv库的成功调用运行，每个代码就60行左右。
想看算法原理的就别下了）

基于OpenCV3.2+Qt5.8的basler相机硬件触发开发。
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基于opencv实现的，圆形环状标记点识别与检测。
内含源码，论文和标记点图样。
标记点样式是自己定义的，识别逻辑只适用于此标记点。
此代码基于opencv3.3实现，其他版本未测试。
依赖库：opencv_coreopencv_imgcodecsopencv_highguiopencv_imgproc

基于增量式SfM实现多视图三维点云重建，完整的工程文件，内含所需图片，可直接运行。
环境：Win10+VS2015+OpenCV3.4+PLC1.8。

使用海思himi200交叉编译链编译的Opencv静态库，项目需要编译的，齐全有效！！！

vs2013+opencv3.3+win764系统，需要下载的xfeatures2d

opencv3.4需要的ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20180518.tgzlinux电脑下，可能会无法下载此包，传到这里，可以下载。

开发环境为vs2015debugx64+opencv3.2。
资源为一个源.cpp文件，三个算子分别写成了三个函数。
下载前请先看一下环境和opencv版本是否一致。

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。