基于OpenCV的计算机视觉技术为实现智能门禁系统提供了坚实且灵活的基础。从图像采集到最终的门控决策，OpenCV丰富的库函数使得开发者能够构建一个完整的技术闭环。尽管在实战中需要应对光照、活体欺骗、性能等诸多挑战，但通过合理的算法选型和工程优化，完全可以打造出稳定可靠的实时人脸识别门禁系统。随着边缘计算设备的算力提升和深度学习算法的不断演进，这类系统的准确性、速度和安全性将得到进一步提升，在智慧

OpenCV提供了多种阈值方法，如简单的固定阈值法（`cv2.THRESH_BINARY`）、自适应阈值法（`cv2.adaptiveThreshold`）等，后者能够根据图像不同区域的亮度分布自动调整阈值，效果更好。滤波则主要用于消除图像中的噪声。接着，在找到的所有轮廓中，寻找最大的近似四边形轮廓，这通常就是文档的边界。找到四个角点后，使用透视变换（`cv2.getPerspectiveTran

人工智能的发展历程，是一部从依赖庞大算力的“蛮力”计算，向具备一定程度“悟性”的方向演进的编年史。然而，深度学习和神经网络的突破，特别是大型语言模型的出现，使得机器能够从海量数据中自行学习和发现模式，展现出惊人的泛化能力。从理解复杂语言到生成富有创造力的内容，从辅助精密医疗诊断到优化全球供应链，人工智能的能力边界正在持续扩大，预示着一次深刻的社会生产力变革。它们无需显式编程，而是通过海量数据的“喂