基于OpenCV实现的图片识别成果。
学习示例：面部+眼部检测马路行人检测特色匹配（示例：微信“跳一跳”棋子匹配）
学习示例：面部+眼部检测马路行人检测特色匹配（示例：微信“跳一跳”棋子匹配）
2023/4/27 0:13:54
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opencv汽车分类熬炼正负样本，其中正样本516张，负样本1045张，从视频上手工抠图下来的，能够用来做车辆分类熬炼测试，低分提供给巨匠，驱散试验
2023/4/26 21:02:24
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使用C++编写的激光雷达数据的读取以及体现代码用到OpenCV2.4，OpenCV下有许多图像处置的函数，举行激光雷达的处置时也是能够使用的。
便于前面举行算法的开拓以及测试
便于前面举行算法的开拓以及测试
2023/4/24 15:18:28
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由于是移植到zedboard上展现，使用opencv读取摄像头并举行人脸检测，而后转换成QImage转换成qt展现。
HDMI展现两个视频画面：一个摄像头患上到的原始视频以及一总体脸检测视频。
HDMI展现两个视频画面：一个摄像头患上到的原始视频以及一总体脸检测视频。
2023/4/21 9:43:45
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需要下载MNIST数据集，将路途更正为当地MNIST数据集的地址。
需要OpenCV与Tensorflow情景
需要OpenCV与Tensorflow情景
2023/4/20 21:43:03
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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。
2024-04-09 15:03
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