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用Pythonopencv提取图像中的红色区域
这段代码是通过把图片转为hsv颜色空间进行颜色提取 可以改变lower_red和upper_red的第一个参数来改变要提取的颜色
基于Opencv测量油滴尺寸python源码.zip
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OpenCv_人脸识别源代码
OpenCv 人脸识别源代码,编程环境是:VS2013大家需要先配置好环境,才能运行工程。运行工程时,点击里面的 Network_18_01_28_Face_Check.vcxproj ,即可进入工程。
opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作
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Java+OpenCV实现人脸检测,并自动拍照
java+opencv实现人脸检测,调用笔记本摄像头实时抓拍,人脸会用红色边框标识出来,并且将抓拍的目录存放在src下,图片名称是时间戳。环境配置:win7 64位,jdk1.8
opencv去掉图片的红色线(黄色蓝色均可)网格
opencv去掉图片的红色(黄色蓝色均可)网格,有疑问请联系
DFT的matlab源代码-opencv.js-wechat:opencv.js的微信小程序库
DFT的matlab源代码 opencv.js-wechat WeChat Mini-program lib for opencv.js opencv.js版本为4.3.0 通过webAssembly执行 示例 小程序 将demo\miniprogram里的项目导入到开发者工具,点击预览,手机上打开调试后,先点击"获取wasm",约5-10秒初始化完成。 1.点击"灰度lena",查看是否正常显示灰色的Lena图片。 2.点击"捕获相机",约5-10秒加载完成后,查看是否正常追踪面部(红框)以及眼睛(蓝框)。 服务端 在demo\server里执行"npx http-server ./",在浏览器中打开" API wasm wasm.init({ url:"http://www.aiotforest.com/opencv.zip", // wasm或zip文件网址 type:"zip", // 格式:wasm,zip(仅压缩了wasm的压缩包) useCache:true, // 是否使用缓存(开启缓存会将wasm存入用户本地文件,节省下次请求流量) self:this, //
毕业设计基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测项目源码+训练好的模型(高分项目).zip
毕业设计基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测项目源码+训练好的模型(高分项目).zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 对于某时段校园门口学生出入的视频,使用YOLOv8目标检测算法以及yolov8l-face模型将目标换算成只检测人脸, 通过该模型中的track技术实现检测出的人脸进行自动跟踪, 通过跟踪到的人脸使用dlib库中的的dlib_face_recognition_resnet_model_v1模型来检测人脸的特征, 根据返回的128个特征值可以存进dataset数据集中进行进一步的训练,已得到更好的匹配效果 同时对于可以检测到特征值的人脸会自行进行判断是否是学校内的学生,如果是学生的话可以通过,呈绿色效果 而未检测到的人脸将呈现红色效果, 正中央记录出能识别出的人脸的数量。基于yolov8开发出的识别系统,实现原理与上面差不多,毕业设计基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测项目源码+训练好的模型(高分项目).zip
基于C++ Qt 6.5 与 OpenCV 4.10开发的高性能疲劳驾驶检测应用源码+训练好onnx模型.7z
功能特性 高性能推理: 针对无独显笔记本优化,采用 320x320 输入与抽帧策略。 实时监测: 支持 USB 摄像头热插拔,低延迟显示。 多级报警: 支持视觉红框闪烁与系统蜂鸣器声音报警。 数据持久化: 自动保存报警历史记录至本地文件。 动态配置: 支持实时调节检测灵敏度 (Confidence Threshold)。 环境要求 IDE: Visual Studio 2022 Framework: Qt 6.5.3 (MSVC 2019 64-bit) Library: OpenCV 4.10 (DNN Module) 使用说明 下载源码到本地。 获取模型: 请在右侧 Releases 页面下载 best.onnx 模型文件。 放置模型: 将下载的 best.onnx 放入项目根目录(与 .cpp 文件同级)。 编译运行: 使用 Visual Studio 打开 .sln 文件,切换至 Release 模式运行。
java版斗地主源码-MyEasyPR:我的实验室项目,原fork的为Easy1.2版本,之上只是有一些注释
java版斗地主源码 EasyPR EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到opencv支持的所有平台。 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。图片清晰情况下,车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。 更新 本次更新是1.2版,主要改进在于提升了车牌定位模块的准确性,从70%左右到目前的94%,见下图: 主要改动如下: 车牌定位使用了“颜色信息”+“二次Sobel”的综合搜索方法。在下面的window中红框代表Sobel定位结果,黄框代表颜色定位结果。 “批量测试”增加了一个结果查看window,这个窗口可以用SetDebug()方法开闭(true开,false关)。 基本攻克了“大角度定位”问题,下图的车牌被定位并转到了正确的视角。 GDTS里新增了若干张新测试图,包括数张大角度图。 “批量测试”结果现在同时会保存
2022年Java中利用JMF编写摄像头拍照程序Java教程.docx
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Android图片识别应用详解
主要为大家详细介绍了Android图片识别的应用,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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YOLO26算法太阳能电池片识别+训练好的模型+748张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 50 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6599** mAP50-95 | 0.4503 Precision | 0.7850 Recall | 0.6017 train/box_loss | 1.0098 train/cls_loss | 0.8936 val/box_loss | 1.2667 val/cls_loss | 1.4251 【训练过程分析】 这轮 YOLO26n 训练的 50 个 epoch 过程让我有点揪心。一开始,mAP50 的表现还算不错,但到后期,提升就明显放慢了。我记着曲线在第 30 个 epoch 时出现了一个小高峰,mAP50 稳稳地停在了 0.6599。这让我觉得可能模型已经在较早的阶段就过早收敛了,因为即便后期数据集里的新样本不断涌入,也没能推高 mAP50。从 30 到 50 个 epoch,损失值 train/box_loss 从 1.0098 下降到 1.0048,val/box_loss 也稳定在 1.2667,这表明模型在训练集上收敛良好,但验证集的表现并没有提升多少。这让我怀疑模型可能遇到了平台期。更让人头疼的是,class loss 虽然在训练过程中不断下降,但验证集上的 cls_loss 却始终高居不下,保持在 1.4... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型(OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM)。该方法基于西储大学轴承数据集进行实验验证,首先通过引入鱼鹰搜索策略与柯西变异机制改进标准麻雀搜索算法(SSA),显著增强了算法跳出局部最优的能力和全局寻优精度;进而利用改进后的OCSSA算法自适应优化VMD的关键参数(如模态分解层数K和惩罚因子α),有效克服传统人工试凑带来的主观性与分解过程中的模态混叠问题,实现对原始振动信号的高效、精准分解;随后构建CNN-BiLSTM混合深度学习网络,其中CNN用于自动提取分解后各本征模态函数(IMFs)的深层次空间特征,BiLSTM则进一步捕捉故障特征的时间序列依赖关系与动态演化规律,最终完成多类别轴承故障的高精度识别。实验结果表明,该模型在复杂噪声环境下仍具备优异的鲁棒性与诊断准确率,显著优于传统诊断方法。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习或深度学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人为设定导致的分解效果不佳问题,提升信号预处理的自动化与智能化水平;②提升轴承故障诊断模型在强噪声干扰、早期微弱故障等复杂工况下的鲁棒性与分类精度;③为工业设备智能诊断系统提供一种融合先进智能优化算法与深度神经网络的端到端、高精度故障识别解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码实现,重点理解OCSSA算法的改进策略与寻优机制、VMD参数优化的具体流程以及CNN-BiLSTM网络的结构设计、训练过程与特征提取原理,通过复现实验与结果分析,深入掌握模型的整体架构与故障诊断全流程,从而为相关领域的研究与应用提供有力参考。
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