资源说明 【1】资源属于对应项目写的论文,写作规范、逻辑紧密、用语专业严谨,内容丰富饱满,可读性强,很适合对该领域的初学者、工程师、在校师生、毕业生等下载使用。 【2】论文适合学习借鉴参考,为您的类似项目开发或写作提供专业知识介绍及思路。 【3】资源非项目源码,如需项目源码,请私信沟通,不Free。 【4】可用于毕业设计、课程设计,切记完全照抄! 【5】鼓励大家下载后仔细研读,多看、多思考!搞懂里面的知识点及实验内容。欢迎交流学习!
1
松下电工PV310系列高端图象检测装置说明pdf,松下电工PV310系列高端图象检测装置说明
2024-04-24 16:39:01 2.59MB 综合资料
1
火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt 资源包含: 1.预测权重 2.测试视频 直接下载后放入yolov8官方工程中,直接执行官方detect即可进行火焰识别
2024-04-23 19:23:17 91.76MB 目标检测 YOLO 火焰识别 计算机视觉
1
matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介: 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分: MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域,MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域,特点: 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性,区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图:不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时,运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6
2024-04-22 20:00:38 5.07MB 系统开源
1
基于改进光流法的运动目标检测研究,彭亚男,陈振学,运动目标检测在现实场景中具有极其重要的意义,它是跟踪和识别运动物体状态的前提。光流法不需要复杂的背景建模,而且能够得到运
2024-04-22 17:19:40 789KB 光流法
1
为了有效预防疲劳驾驶引发的交通事故,本文开发了一种基于 dlib 模型的疲劳驾驶检测系统。研究表明,疲劳状态常常表现为人体面部表情中的眨眼、打哈欠和点头等行为。本系统通过提取驾驶员面部的68个特征点及其坐标,并利用 dlib 模型计算长宽比,从而统计驾驶员眨眼和打哈欠的次数。同时,利用人体姿态估计算法,以便统计驾驶员的点头次数。通过分析驾驶员的眨眼、打哈欠和点头次数,本系统能够及时检测出驾驶员的疲劳驾驶状态,并及时作出安全提示,从而有效预防疲劳驾驶引发的交通事故。
2024-04-22 14:34:57 1.13MB 程序设计 计算机视觉 web设计 疲劳检测
1
基于MATLAB编程,图像缺陷检测,代码完整,包含数据,有注释,方便扩展应用 1,如有疑问,不会运行,可以私信, 2,需要创新,或者修改可以扫描二维码联系博主, 3,本科及本科以上可以下载应用或者扩展, 4,内容不完全匹配要求或需求,可以联系博主扩展。
2024-04-19 14:23:53 3.8MB matlab 编程语言 图像识别
1
本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本,有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器,为何使用,算法新在何处,并附上相关论文供读者参考。最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式,供读者在自己的应用中使用。由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制,自然场景下的文本检测任务难度较大受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成,比如利用梯度信息或文本通常被分成段落呈现,并且字符一般都
2024-04-18 20:46:49 548KB
1
这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术,包括图像缩放(保持比例和下降比例)、随机水平和垂直翻转、中心裁剪,以及图像属性(亮度、对比度、饱和度)调整。此外,它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能,使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者,尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本,用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理,从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者,这个资源都是您的理想选择。
2024-04-18 20:19:13 13KB python 目标检测 特征增强
1
yolov8 pyqt6可视化界面,实现语言分割、目标检测 、关键点检测
2024-04-18 18:34:52 53.47MB 目标检测 关键点检测
1