基于OpenCV 2.30版本的图像处理示例代码，附带相关库文件，提供实用的OpenCV学习资源。
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讨论了OpenCv相对于现有的计算机视觉软件包所具有的优势描述了OpenCv的环境配置、数据定义、图像元素访问方式。OpenCv成为一种源码开放、包含丰富的高级数学计算函数、图像处理函数和计算机视觉函数、不断更新和平台无关性的计算机视觉软件包。给出了两个实例，表明了其部分特性。
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跨平台的图像利器，OpenCV 3.4.1挺适合拿来做一些日常的视觉任务。像人脸识别、边缘检测、图像变换这些，都有现成的 API，调起来不费劲。tar.gz格式也好搞，Linux 下直接解压编译，Windows 装个预编译包也行。 Python 的接口也做得蛮舒服，配合numpy矩阵那块挺顺手。要是
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本示例展示了如何使用 OpenCV 库进行图像处理操作，包括读取图像、转换颜色空间、应用滤镜和保存图像。
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提供了有关 OpenCV 的全面指南，包括图像混合（UIImage+blend）和 vImage 优化（UIImage+vImage）的使用说明。
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OpenCV 的 Unity 插件 v2.2.8，适合想在 Unity 里搞点图像的朋友。它其实就是 OpenCV Java 的克隆，API 和 OpenCV Java 3.4.1 一毛一样，用起来顺手。像是实时人脸识别，配合WebCamTexture，在 iPhone 5 上都能跑得挺流畅，响应也
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VC2008 和 OpenCV 2.3.1 的图像平台配置挺，基本上就是在 VC 环境中搭建 OpenCV 图像的基础框架，适合新手上手。你可以通过这个平台轻松实现图像的打开、显示、放大、缩小和保存等基本操作，代码结构也清晰。使用 CvvImage 来显示图像，比较老式但还是挺好用的，能保证图像的流
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