BossSensor项目利用摄像头和图像分类技术，在检测到老板接近时自动隐藏屏幕内容。该系统需要Python 3.5、OSX和Anaconda环境，并且需要提供大量老板及其他人物的图像进行训练。用户只需进行图像训练和启动程序，即可实现实时监控和屏幕保护。安装步骤包括安装OpenCV、PyQt4及TensorFlow。项目由Hironsan开发，采用MIT许可协议。

SmartOpenCV是一个用于Android平台的增强型OpenCV库，解决了官方SDK在图像预览中的问题。无需修改SDK源码，只需替换xml标签，即可自动适应摄像头参数、横竖屏切换及预览帧大小。该库支持USB摄像头，提供友好的API接口，方便开发者灵活控制预览显示。SmartOpenCV与官方SDK解耦，确保项目能够轻松升级至最新版本。

FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具，支持Python 3.6及以上版本，依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情，输出JSON格式数据，支持MTCNN和Haar Cascade分类器，使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口，可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别，适用于多种应用场景。

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统，预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接，适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

Auto Maple是一款智能Python机器人，使用模拟按键、TensorFlow机器学习、OpenCV模板匹配及其他计算机视觉技术自动执行MapleStory游戏操作。它支持命令书机制和例程文件编译，精准跟踪玩家位置并优化游戏路径，还能自动解决游戏中的谜题。详细的设置和安装指南可帮助用户轻松部署提升游戏体验。

Graph-Cut RANSAC是一种用于同源矩阵、基础矩阵和6D姿态估计的鲁棒性算法。它已包括在OpenCV中，并支持通过pip安装Python封装，或通过CMake编译C++源码。该算法的应用示例可通过Jupyter Notebook进行演示，主要依赖Eigen、CMake和OpenCV库，适用于现代编译器。

HAAR.js是一个基于Viola-Jones算法的JavaScript图像特征检测库。它支持在浏览器和Node.js环境中使用，通过HTML5画布和Node.js画布替代方案实现功能。该库轻量级（11kB压缩后，5kB gzip），支持并行计算，并与OpenCV的级联分类器兼容。无论是面部检测、多面部检测，还是嘴部和眼部检测，均能提供高效准确的结果。该项目还提供php版本和各种实用工具，便于广泛应用于图像特征检测。

OpenCV是开源的计算机视觉库，提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码，需遵循明确的贡献指南。此外，OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动，通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。