OpenCV轻松入门：面向Python

基于OpenCV的图像处理代码

一些简单的OpenCV代码，阈值分割之类的功能

基于OpenCV的图像处理源代码（1）

基于OpenCV的图像处理技术源代码：说明矩阵的一些操作方法

OpenCV实例源码

OpenCV实例源码.

c opencv图像处理代码

C语言的图像处理代码，从联合开发网下载的

图像处理源码 opencv图像处理源码

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OpenCV轻松入门，面向Python

OpenCV官方教程中文版（For Python）.pdf

OpenCV官方教程中文版,介绍的很详细，建议初学者可以好好看下。

个人整理的opencv最基本入门资料.pdf

总结的opencv初学者的基础知识。对于想入门的同学是个不错的选择

Learning-OpenCV-3-Computer-Vision-with-Python 书本PDF以及代码

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opencv 图像处理源代码（附效果图片）

由于工作需要，自己亲手用c++builder（代码跟vc++通用）的opencv图像处理程序，附上源代码，其中程序实体代码在unit1.cpp中，可用记事本查看。实现了二值图像（0，255）搜索不同形状(黑色为种子)的区域，并记录了不同区域的边缘、大小等数据，采用的是递归算法，执行速度超快。 另包含对灰度图像进行canny处理的代码和对偏暗图像进行对比度增强的代码，阈值可用滑动杆调，对边缘扫描阈值确定和调试opencv的canny检测效果很有帮助。。。另关于opencv的在c++builder中的调试方法，我已以pdf的形式发布————

基于OPENCV的完整图像处理程序

基于opencv1.0 VC++6.0MFC写的完整的图像处理程序，功能齐全（图像基本操作：旋转、镜像、反色、图像二值化、图像分割、图像增强、灰度直方图均衡、线性变换、灰度拉伸）、边缘检测（prewitt算子、sobel算子、canny算子、拉普拉斯算子等）、图像滤波平滑（均值、中值、高斯滤波等）、还有形态学变换（腐蚀、膨胀、开运算 、闭运算等等），看文件大小就知道啦，希望对学习图像处理的，有所帮助

《Opencv图像处理编程示例》pdf+代码+数据

《OpenCV图像处理编程实例》以OpenCV开源库为基础实现图像处理领域的很多通用算法，并结合当今图像处理领域前沿技术，对多个典型工程实例进行讲解及实现。全书内容覆盖面广，由基础到进阶，各个技术点均提供详细的代码实现，以帮助读者快速上手和深入学习。 《OpenCV图像处理编程实例》内容共三个部分，其中1～2章为基础篇，3～6章为进阶篇，7～9章为高级篇。第一部分基础篇主要介绍OpenCV开发基础的相关知识，让读者熟悉图像处理开发环境以及简单的图像处理操作；第二部分进阶篇主要介绍图像处理技术，包括灰度变换技术、平滑技术、边缘检测及形态学技术；第三部分高级篇主要介绍图像应用技术，包括图像分割技术、特征分析和复杂视频处理技术。进阶篇与高级篇的每章末节均提供了与本章内容相关的应用实例，意在让读者更好理解知识点，进而有效地进行图像处理开发。

opencv图像处理.zip

opencv实现图像处理,包括图片旋转、图片高斯、图片缩放、图片加噪

opencv图像细化代码

基于opencv的图像细化，可以用来对二值化图像的骨架提取

OpenCV官方教程中文版（For Python） PDF 下载

OpenCV官方教程中文版（For Python） PDF 下载

OpenCV-Python入门教程.pdf

数十个编程实例让你从python-opencv的新手成长为入门汉。1天学习3个编程案例，10天即可以掌握如何用python实现图像处理。从最简单的画圆，画矩形，画复杂图形，到图像的预处理，图像的形态学处理，图像的特征提取等。让你实现一个个小的图像处理任务

OpenCV最好的入门资料书与源码

OpenCV入门学习，当前最好的入门书籍及其源代码，打开图像处理的大门。自用，共享，有需自下。

OpenCV图像处理程序汇总.zip

摄像头采集、图像、以及各种算法。运动模板检测（摄像头）

opencv代码

包含十几个代码，有图像的基本处理，也有边缘检测，人脸识别，验证码识别，数字识别等

opencv实例源代码(近20个例子)

图像视频编码，C/C++

OpenCV官方教程中文版(For Python) PDF版以及配套代码

Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常 工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。再加 上 Numpy 和 matplotlib 这两个翅膀，Python 对数据分析的能力不逊于 Matlab。Python 还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了 Python 接 口。尤其是在 linux 下，可以使用 Python 将不同的软件组成一个工作流， 发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。比如我们可以 使用 Mysql 存储数据，使用 R 分析数据，使用 matplotlib 展示数据，使用 OpenGL 进行 3D 建模，使用 Qt 构建漂亮的 GUI。而 Python 可以将他们 联合在一起构建一个强大的工作流。

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）-python面向对象

1-3 天内容为Linux基础命令 4-13 天内容为Python基础教程+面向对象 14-15 天内容为 飞机大战项目演练

opencv_python官方中文教程电子版

opencv_python官方中文教程源码，其中段力辉老师文章中出现的许多代码不能运行，已经进行修改，敬请参考我上传的修改后的源码

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献