用opencv自带的垃圾检测模型
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
基于Python与YOLOv4的垃圾检测识别系统(源码)
通过深度学习算法,采用YOLO目标检测网络对垃圾进行四分类识别,含图像与实时摄像头两种方式,可实时检测和识别,得到较高分类准确率。直接运行py文件,即可实现垃圾检测识别系统界面。
python满溢垃圾检测
目标检测
python opencv 检测移动物体并截图保存实例
主要介绍了python opencv 检测移动物体并截图保存实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
毕业设计:基于python的垃圾分类系统.zip
计算机毕设源码
基于Tensorflow+Pyqt5+Mysql+Python实现的垃圾识别分类系统源码+使用说明+模型.zip
【项目介绍】 基于Tensorflow+Pyqt5+Mysql+Python实现的垃圾识别分类系统源码+使用说明+模型.zip基于Tensorflow+Pyqt5+Mysql+Python实现的垃圾识别分类系统源码+使用说明+模型.zip 带gui,可以显示重量、种类、播放宣传视频等 运行环境: TensorFlow2.0 mysql OpenCV Python3.6 配置mysql: 1.下载并安装;mysql mysql -u root -p sql = "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db_name4" show databases; use db_name4 show tables; 删除表: drop database xxxx; 2. pip install PyMySQL -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install cryptography -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3、把宣传视频视频放到根目录下,修改Detection.py中的第57 行,修改 self.preview_video="xxx.mp4" 4、运行 Detection.py即可检测 权重文件:链接:https://pan.baidu.com/s/1Z0dqoITs_drddbm7JI7HsQ?pwd=ovg4 提取码:ovg4 【备注】 1.项目代码均经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!
物理信息神经网络求解 Klein-Gordon 方程的应用研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了物理信息神经网络(PINN)在求解Klein-Gordon方程中的应用,通过构建前馈神经网络模型,将偏微分方程的残差项作为损失函数的重要组成部分,结合初始条件与边界条件进行联合优化训练,实现了对非线性波动方程的高效数值求解。文中详细阐述了PINN的理论基础、网络结构设计、损失函数构建策略及训练流程,并提供了基于Python的完整代码实现,展示了该方法在处理复杂物理系统建模问题中的准确性、灵活性与无需网格划分的独特优势。; 适合人群:具备一定深度学习、偏微分方程理论基础及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术开发者,尤其适合从事科学计算、物理建模与神经网络交叉领域研究的学者。; 使用场景及目标:① 掌握物理信息神经网络的基本原理及其在微分方程求解中的实现路径;② 学习如何将物理先验知识嵌入神经网络训练过程,提升模型的物理一致性和泛化能力;③ 借助所提供的代码实例开展相关科研工作,拓展PINN在量子场论、非线性光学、波动传播等领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合文中给出的Python代码逐行复现求解过程,深入理解损失函数中各物理约束项的设计逻辑与权重配置,同时可尝试调整网络超参数、改变方程形式或应用于其他类型的偏微分方程,以全面提升对PINN方法的掌握与创新能力。
Agent 工具权限沙箱实战:白名单+参数校验+超时限次,零 Key 离线可跑(Python 源码)
Agent 工具权限沙箱实战包。白名单、类 JSON Schema 参数校验、单工具超时、调用次数/速率限制,日志参数脱敏,未知工具默认拒绝。含计算器、检索、受限写文件等 Mock 工具。零第三方依赖、零 API Key,含样例与冒烟。MIT。作者 blog.csdn.net/mtl1994
简单验证码的识别.rar
自己做的验证码识别,包含完整代码;java版。能识别简单的数字验证码,想要识别更为复杂的验证码需要理解代码,调整代码顺序训练新的验证码库。代码逻辑,和如何训练验证码库有详细的文档说明。
opencv实现水面垃圾检测.rar
opencv实现水面垃圾的检测(对文件夹内的图片进行检测)(附结果图)
利用opencv做的垃圾检测代码
利用opencv做的简单的垃圾检测代码,采用的是MFC架构
垃圾分类数据集及代码
资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。
河流垃圾检测Y8M,只需要OPENCV
河流垃圾检测Y8M,只需要OPENCV,采用YOLOV8训练,得到了模型,然后转换成ONNX,DNN调用
只需要OPENCV460的垃圾检测,YOLO4TINY
只需要OPENCV460的垃圾检测,YOLO4TINY,基于YOLO4TINY模型
基于YOLO的垃圾检测模型.zip
基于YOLO的垃圾检测模型.zip
基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别.zip
人工智能-深度学习-tensorflow
基于yolov8的垃圾检测系统,包含训练好的权重和推理代码,GUI界面,支持图片、视频、摄像头输入,可检测5类垃圾
基于yolov8的垃圾检测系统,包含使用yolov8训练好的模型权重,使用pyqt开发的显示界面,支持图片、视频、摄像头输入 相关说明: 1、本资源包含yolov8在垃圾数据集上的训练权重,包含best.pt和last.pt两个权重; 2、本资源包含yolov8的垃圾检测推理代码,可以根据推理代码快速实现垃圾数量计数推理; 4、本资源包含GUI界面,该GUI界面支持图片检测、视频检测、摄像头检测; 5、该GUI支持导出检测结果到指定的文件目录下; 6、该代码使用pyqt、ultralystic开发,需要安装相关依赖,建议使用conda虚拟环境; 7、代码采用模块化设计,各个功能解耦,可以很轻松的进行二次开发、修改; 8、yolov8模型可以轻松替换为其他版本的yolo模型,轻松训练自己的模型并替换。
基于深度学习的垃圾分类系统
本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型,采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进,最终的模型识别准确率在93%以上(30个epoch);然后将训练好的模型部署在华为云上,生成API接口进行调用;最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示,方便用户使用。
基于YOLO的垃圾分类检测设计.zip
基于YOLO的垃圾分类检测设计.zip
YOLOv5 + Flask + Vue实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库
YOLOv5 + Flask + Vue实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性 深度学习 YOLOv5:高效、准确的目标检测算法,实时识别检测图像和视频中的各种对象 PyTorch:机器学习框架,以动态计算图为基础,具有灵活性和易用性 OpenCV:计算机视觉库,提供了丰富的图像和视频处理功能 前端 Vue3:采用 Vue3 + script setup 最新的 Vue3 组合式 API Element Plus:Element UI 的 Vue3 版本 Pinia: 类型安全、可预测的状态管理库 Vite:新型前端构建工具 Vue Router:路由 TypeScript:JavaScript 语言的超集 PNPM:更快速的,节省磁盘空间的包管理工具 Scss:和 Element Plus 保持一致 CSS 变量:主要控制项目的布局和颜色 ESlint:代码校验 Prettier:代码格式化 Axios:发送网络请求 UnoCSS:具有高性能且极具灵活性的即时原子化 CSS 引擎 注释:各个配置项都写有尽可能详细的注释 兼容移动端: 布局兼容移动端页面分辨率
水面垃圾智能检测系统[源码]
本文介绍了一种基于YOLOv11/v10/v8/v5深度学习框架的水面垃圾智能检测识别系统设计与实现。该系统通过4945张实际场景中的水面垃圾图片训练模型,能够检测4类垃圾:玻璃垃圾、金属垃圾、塑料垃圾和其他垃圾。文章详细对比了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n和YOLO11n四种模型在验证集上的性能表现,包括精确度、召回率、mAP50等指标。最终基于训练好的模型开发了一款带UI界面的水面垃圾智能检测识别系统,支持图片、视频及摄像头检测,并保存检测结果。该系统为水面垃圾检测提供了高效、自动化的解决方案,有助于环境保护和水资源管理。
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