YOLO，YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。

目标跟踪中最基本的模型;对理解目标跟踪的机理、意义有很大帮助。本文比较了CV、CA模型的特点及跟踪精度的不同，对毕业设计及理论研究有很大帮助！！！包含源程序、系统方差、噪声方差取值，在一维匀速、匀加速仿真条件下实现！！！！！（输入注释中R、Q值可在matlab出图,放在work文件下）；是个人论文中程序（论文已发表）。

基于Emgu.CV 版本实现的实时人脸检测并标出人脸姓名，使用此代码用到人脸打卡项目，此代码用来学习，不可用于商业。

之前使用ROS的时候只用了C++，没有发现cv_bridge这个坑，最近增加了一个使用tensorflow2的节点，为此使用Anaconda配置了一个只有Python3.7的环境，运行cv_bridge时出现报错 from cv_bridge.boost.cv_bridge_boost import getCvType ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_cv_bridge_boost) (前面还有很多，这是最后两行） 查了很多资料，发现问题出在ROS自带的cv_bridge只支持

在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法。首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析，然后使用一种改进的CV模型进行分割。采用变分水平集方法作数值计算，因此该方法能够处理曲线的拓扑变化。实验结果表明该方法是有效的。

按照惯例，先吐槽：Emgu.CV的资料太少了，不知道是不是C#做图形的太小众。因为项目需要，需要对图片中的车辆进行标定。于是想到了HOG+SVM的方式。在Emgu.CV中默认提供了已经训练好的行人检测的特征，但是如果要检测其他物体，必须自己进行训练。于是在网上一通寻找，居然没有完整的代码，没办法，只有苦逼的自己动手。弄了整整一天，终于实现。应该是目前网络上比较详细的一篇EMGU.CV自行训练的文章了，大家如要转载请保留作者信息

open-cv车牌识别，正确率在98%以上！！！是个用来学习人工智能，车牌识别的好项目！！！思路非常好

用网络摄像头做延时摄影（WPF+Emgu.CV）-附件资源

opencv-4.5.5-vc14_vc15 安装程序 //2022最新版本Opened cv 安装文件， 音视频开发 初学者 FFmpeg

本文主要介绍了一种经初级端进行精准控制的高效率充电器电源，感兴趣的朋友可以看看。