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自己写的手写数字识别源码，识别效果还可以，基于Opencv3.1+VS2013，带有数字0-5的数据集，还有自己训练的特征文件，包含训练程序以及测试程序。

此opencv版本为3.4.1，适用于VS2015和VS2017。
opencv_contrib-3.4.1.zip作为opencv-3.4.1的扩展包，在做人脸识别相关项目时下载的正版，亲测有用。

读取视频，根据移动检测与行人检测做的一个监控人数的程序，运行环境为Qt+Opencv，在运行前注意配置好环境

利用opencv做的人物姿态检测，采用了SVM训练样本

用OpenCV实现Photoshop算法:变为黑白图像Photoshop提供了一个高级的黑白图像调整功能，可获得更好的黑白图像效果。
可设置了red,yellow,green,cyan,blue,magenta六个颜色的灰度系数，调整黑白效果。

python-opencv-notebook：准备使用Python3.6，OpenCV3.3等运行Jupyter笔记本docker映像

灰度直方图寻找波峰，vs2010实验，采用了opencv

opencv4.5.1核心库+contrib源码,另外包含了cmake生成contrib的构建档时极易下载失败的文件(导致编译失败)编译安装参考:https://blog.csdn.net/weixin_45579994/article/details/113524994

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。