引言 网上大部分文件的传输都是基于os库，将文件打开为字节而后逐字节发送的。 而我在实践过程中尝试了一种新的方式，效果尚可。特意拿来分享。 实现原理 客户端将图像打开为矩阵并转化为一维，而后将这个一维数字转化为字节数组。第一帧发送图像的形状，之后将这个字节数组分组发送出去，每次最多500字节，直到发送完毕后，发送一个end。服务器收到图像后，先将其存储到一个一维数组里，全部接收完毕后，在按所给形状重新reshape。 传图像代码 客户端 import time import cv2 import socket import numpy as ny s = socket.socket(socke

将视频内容切分成单独帧，保存至文件夹中，基于Opencv实现。

在视频跟踪中，有多种局部特征可以用来跟踪。我们可以想象，如果视频背景是一张白纸，此时我们很难在下一个视频帧中找到上个视频帧中的某一点。如果，此时的背景是一张有一个黑点的白纸，那么在下一个视频中，这个黑点很容易被找到。简而言之，角点就是这个黑点。当然在实际视频处理中，角点往往不是这么清晰的容易找到。一般来说，如果某个点在两个正交的方向上都有明显的导数，则认为该点是这张视频帧中独一无二的点，也即角点。 在OpenCV中，函数cvGoodFeaturesToTrack()采用了Shi和Tomasi提出的方法，先利用sobel算子计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的一系列角点。

实现视频的播放，也可以完成摄像头的显示.

基于OPENCV和MFC的图像处理程序，包括Canny边缘检测、尺寸任意大小缩放、任意角度旋转、傅里叶变换、小波变换等。

document-scanner：一个基于OpenCV的文档扫描器

这是一个基于opencv的Android人脸识别系统，能够动态检测出人脸

Python-基于OpenCVdlib的实时头部姿态估计源码.zip

基于opencv的激光线中心提取源码，需要配置下自己的opencv和图像文件路径，可以直接运行，输出激光线的中心

这个是一个可以得到全景拼接图的程序，基于opencv的。我已经调试好了，主要的是你下载运行的时候要注意修改图片的路径。