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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于 Python 实现的电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计)
【作品名称】:基于 Python 实现的电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:本次课程设计中,采用传统的数字图像处理方法(边缘检测,透射变换,霍夫变换等)对视频中的电车轨道进行检测和标注,并标注轨道所处的ROI区域,基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好,可准确的检测两种环境(白天和夜晚)下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS,效果较好。
基于python+Jupyter开发的电车轨道与障碍物检测系统+源码+项目文档+流程解析(毕业设计&课程设计&项目开发)
基于python+Jupyter开发的电车轨道与障碍物检测系统+源码+项目文档+流程解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档~ 基于python+Jupyter开发的电车轨道与障碍物检测系统+源码+项目文档+流程解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档~ 项目简介: 采用传统的数字图像处理方法(边缘检测,透射变换,霍夫变换等)对视频中的电车轨道进行检测和标注,并标注轨道所处的ROI区域,基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好,可准确的检测两种环境(白天和夜晚)下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS,效果较好。
基于 python 实现的电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计)
【作品名称】:基于 python 实现的电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 轨道与障碍物检测课程设计 摘要:本次课程设计中,采用传统的数字图像处理方法(边缘检测,透射变换,霍夫变换等)对视频中的电车轨道进行检测和标注,并标注轨道所处的ROI区域,基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好,可准确的检测两种环境(白天和夜晚)下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS,效果较好。 课程设计介绍与要求 课程设计介绍 本次课程设计主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码,自行调试代码并解决报错,能自行添加功能修改代码。
Python基于yolov8-pose和paddleocr的新能源车牌关键点检测和文本识别项目源代码+使用说明
实现的功能: 轻量化车牌检测与关键点定位:基于 CCPD 车牌数据集,训练 YOLOv8n-pose 模型,实现在不同角度和光照条件下对车牌区域进行高精度目标检测,并精确回归车牌四角关键点位置。 透视校正与图像矫正处理:利用检测到的关键点坐标进行透视变换,将倾斜或变形的车牌图像矫正为标准视角,为后续字符识别模块提供清晰输入,提升整体识别稳定性。 端到端车牌识别流程构建:结合 PaddleOCR 引擎,构建完整的端到端车牌识别流程,自动完成车牌定位、图像校正与文本识别,输出结构化的车牌文本结果,适用于实时交通场景应用。 项目亮点: 高精度检测与定位性能:模型在测试集上实现车牌目标框检测 mAP0.5 达 0.994,关键点检测 mAP0.5 达 0.995,具备优异的定位精度与稳定性。 高帧率实时推理能力:在搭载轻量模型的前提下,摄像头实测运行帧率超过 60 FPS,满足高速场景下车牌识别的实时性与处理效率需求。 强鲁棒性与识别准确性:系统在多角度拍摄、复杂背景与强弱光照等场景下依然表现出良好鲁棒性,OCR 模块识别准确率超过 90%,具备实际部署与落地能力。
SJTU数字图像处理课程设计《基于YOLOv5目标检测深度学习算法实现电车轨道与障碍物检测》+python源码+文档说明
<项目介绍> - 本次课程设计中,采用传统的数字图像处理方法(边缘检测,透射变换,霍夫变换等)对视频中的电车轨道进行检测和标注,并标注轨道所处的ROI区域,基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好,可准确的检测两种环境(白天和夜晚)下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
Python三维高斯溅射 多视角重建出图
Python三维高斯溅射 多视角重建出图 可学习 3D 高斯参数经投影软光栅重建多视角,输出 GT/重建对照与损失曲线。 功能: · 3D 高斯参数 · 协方差投影 · 软光栅重建 · CUDA 训练 · 多视角对照 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
【工业通信协议】基于Modbus RTU/TCP的嵌入式系统开发:STM32/ESP32从站与Python主站实现温湿度采集及继电器控制全流程
内容概要:本文详细介绍了基于Modbus协议的实战项目开发全流程,涵盖从需求分析到最终交付的八大阶段。重点包括Modbus RTU/TCP协议原理、主从站架构设计、寄存器映射表定义、硬件接线与调试(如RS485通信)、软件开发(使用FreeModbus或pymodbus)、单元测试与联调排错、异常处理机制以及长期稳定性测试。通过具体案例(如STM32/ESP32作为从站采集温度并控制继电器,PC上位机为主站进行轮询)展示完整实现过程,并提供常见问题排查方法和工程优化建议。; 适合人群:具备嵌入式系统或工业通信基础,从事自动化、物联网、工控等领域开发的技术人员,尤其适合有1-3年经验的研发工程师;也适用于需要对接PLC、SCADA系统的上位机开发者。; 使用场景及目标:①掌握Modbus RTU/TCP协议的实际应用与开发流程;②实现设备间可靠的数据采集与远程控制;③构建稳定工业通信链路,支持多从站轮询、断线检测、数据滤波等工程需求;④为后续接入云平台(如MQTT)或组态软件(如KingView)打下基础。; 阅读建议:建议按照“仿真→硬件→联调”顺序逐步实践,重点关注寄存器地址映射、485方向控制、帧边界判断等易错点,配合Modbus Poll/Slave工具和抓包手段进行验证,确保每个环节正确后再进入下一阶段。
关于Windows7系统python导入深度学习框架torch库报错问题的解决方法与对应补丁软件(内含操作说明书)
大家进行深度学习时,在进行windows7中导入pytorch库后运行代码经常出现Microsoft Visual C++Redistributable is not installed,this may lead to the DLL load failure.It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe Traceback(most recent call last)的错误。 1、提供相应的操作说明书 2、提供两个补丁软件 3、提供Visual C++Redistributable软件安装包
binlog2sql - master 数据闪回工具
ibd2sql 是一款用纯 Python3 编写的离线解析工具
binlog2sql - master 数据闪回工具 ibd2sql 是一款用纯 Python3 编写的离线解析工具,专门用于直接读取 MySQL InnoDB 存储引擎的 .ibd 数据文件,并将其转换为标准的 SQL 语句(DDL 表结构 + DML 数据插入)。它不需要依赖 MySQL 服务运行,只要有一个 .ibd 文件就能解析
Python语言及其应用(第2版)课件+教案+实训+习题答案
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Pygame实现3D星空穿越效果
1.内容概要 本项目利用 Python 的 Pygame 和 NumPy 库实现了一个逼真的3D星空穿越动画(Starfield Journey),模拟星体在太空中向视野极速冲刺的效果。程序支持透视投影、星星尾迹、速度调节、超光速模式和中文 HUD 信息显示,创造出沉浸式宇宙穿越体验。 2.适用人群 * 喜欢探索图形可视化或3D视觉模拟的 Python 初学者和进阶者 * 需要引人入胜的动态演示内容的教学人员或内容创作者 * 对 游戏开发、动画渲染、Pygame 粒子系统 感兴趣的开发者 * 希望为自己的作品或展示添加“科幻感背景特效”的视觉设计师 3.使用场景及目标 * 学习目的:帮助学习者理解3D透视原理、坐标变换、粒子动态、HUD绘制与用户交互等关键概念 * 演示用途:可用于编程教学演示、创意编程竞赛、计算机图形课程视觉素材 * 娱乐展示:适用于科幻主题的互动装置、屏保、开场动画或网页背景设计的参考模型 4.其他说明 * 程序支持 动态中文字体识别与切换,确保不同操作系统上都能正确显示中文界面(兼容 Windows/macOS/Linux) * 实时显示飞行速度与帧率(FPS),方便性能监测 * 支持按键操作: * `↑/↓` 调节速度 * `空格` 开启超光速飞行模式(速度极限提升至 25) * `ESC` 退出程序 * 程序默认生成 1000颗星星,在 60FPS 下也能保持流畅,适合中高性能设备运行
自动玩水晶连连看网格截图工具脚本源码
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大佬分享三子棋代码,含视觉
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MATLAB道路车道与车辆检测项目.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
opencv5以及opencv-contirb
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基于YOLOv8深度学习框架与PaddleOCR光学字符识别技术构建的智能车牌检测与识别系统_CPDD2020绿牌数据集与CCPD2019蓝牌数据集训练的车牌检测模型_支持图片视频.zip
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ArUco标记检测与姿态估计[源码]
本文详细介绍了ArUco标记的创建、检测与姿态估计方法。ArUco标记是一种类似二维码的编码方式,广泛应用于计算机视觉领域,如机器人导航、目标跟踪和相机标定等。文章首先介绍了ArUco的基本概念和预定义字典,然后详细讲解了如何创建Marker、检测Marker以及进行姿态估计的步骤。通过OpenCV提供的API,如drawMarker、detectMarkers和estimatePoseSingleMarkers,可以轻松实现这些功能。文章还提供了代码示例和效果演示,帮助读者更好地理解和应用ArUco标记。
文字识别paddleocr,PP-OCRv6-medium-det
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Wan2.1视频生成WebUI快速部署指南[代码]
本文介绍了基于阿里巴巴开源Wan2.1模型的视频生成WebUI,强调其零门槛、快速部署的特点。用户无需编程或下载软件,仅需浏览器和访问地址,即可在5分钟内开始创作。文章详细说明了操作界面、提示词编写技巧(如四要素法)、参数调整(分辨率、扩散步数、引导强度等)、实战案例(宠物、自然景观、未来城市)以及常见问题解决方案。提示词越具体生动,效果越好;通过迭代优化和记录成功案例,可逐步提升视频质量。该工具降低了视频创作门槛,适合内容创作者和普通用户。
LaneAutoMated
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