基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。

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包括了用于将VOC格式标签转化为yolo格式标签的python脚本，生成训练集、验证集和测试集的python脚本，YOLOv8配置文件，以及训练所有子集的python脚本

携程游记爬取+词云分析

游戏讲解链接视频： https://www.bilibili.com/blackboard/webplayer/mbplayer.html?aid=888624921&bvid=BV1UK4y137AF&cid=353600257&page=1 运行游戏 由于需要摄像头,所以无法在aistudio上运行,请clone github仓库到本地运行. python duanwu.py --level(optional) 游戏说明 改变了之前可以随便移动的控制方式,这次控制的小熊只能在屏幕的最低端左右移动.根据摄像头的图像,映射出X轴的位置即可. 游戏一共100秒. 吃到粽子会加100分. 吃到雄黄酒会进行一次清屏一次性加1000分,但是喝酒后会左右颠倒进入眩晕状态,要注意操作方式.在眩晕的期间,吃到粽子分值翻倍. 吃到五毒的话......会直接结束游戏,哈哈,要注意喽

小学口算题库生成器，Python编写，可脱离Python环境独立运行。

心脏病 心脏病分类。 这是Neural Net Studios的第一个神经网络。 数据： ：

mkimgproxy 生成imgproxy图像处理服务器的URL。支持使用键值和盐值进行URL签名 ImgProxy信息传递。 使用以下命令行生成IMGPROXY_KEY和IMGPROXY_SALT echo $( xxd -g 2 -l 64 -p /dev/random | tr -d ' \n ' ) 用法示例：使用适当的裁剪功能获取图像大小调整为800x500像素的URL，JPEG压缩质量= 70 from mkimgproxy import ImgProxy IMGPROXY_URL = "http://my-imgproxy-server/path" IMGPROXY_KEY = "9cbc4f564037858e5b9f2304f8540aa606943bddeaecb00a0b4a498092d0d65c079e291d3a2ddceafd23f1a29bb914fb

python基础语法总结（超详细） ⽬录 1、环境搭建 2、标识符 3、python保留字 4、注释和空⾏ 5、⾏与缩进 6、多⾏语句 7、声明变量 8、标准数据类型 8.1 Number（数字） 8.2 字符串(String) 8.3 List（列表） 8.4 Tuple（元组） 8.5 Set（集合） 8.6 Dictionary（字典） 8.7 数据类型转换 9、输⼊ 10、输出 11、import 12、运算符 13、控制结构 14、迭代器与⽣成器 14.1 迭代器 14.2 ⽣成器 15、函数 16、⽂件（File） 17、错误与异常 18、⾯向对象 19、标准库 如果嫌弃社区版⾮的安装专业版的话，就看看这个破解教程吧，⽩嫖使我快乐。亲测有效（理论上谴责这种⾏为！） 2、标识符 第⼀个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对⼤⼩写敏感。 3、python保留字 保留字即关键字，我们不能把它们⽤作任何标识符名称。Python 的标准库提供了⼀个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字： import keywor

基于 Python 的相机标定 本资源摘要信息对基于 Python 的相机标定进行了详细的介绍。相机标定是计算机视觉领域中一个重要的概念，它的目的是为了获取摄像机的内外参数，以便进行图像处理和三维重构。 一、相机标定的原理 相机标定的原理可以分为四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。世界坐标系是一个三维直角坐标系，用于描述相机和待测物体的空间位置。相机坐标系也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处。图像坐标系是一个二维直角坐标系，反映了相机 CCD/CMOS 芯片中像素的排列情况。像素坐标系是一个二维直角坐标系，反映了图像中的像素排列情况。 二、相机标定的目的 相机标定的目的包括两方面：一是校正镜头畸变，以获取高质量的图像；二是根据获取的图像重构三维场景。 三、相机标定的总体原理 相机标定的总体原理是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。 四、相机参数标定 相机参数标定是通过一定方法求得上述成像模型中的各个未知量（5 个内参、6 个外参以及畸变参数）。这里主要介绍平面标定法，其操作相对简单，实际应用中很常用。 五、相机标定步骤 相机标定步骤包括以下几个步骤：用相机对其进行不同角度的拍摄，得到一组图像；对图像中的特征点进行检测，得到标定板角点的像素坐标值；计算得到标定板角点的物理坐标值；求解内参矩阵与外参矩阵；求解畸变参数；最后利用 L-M 算法对上述参数进行优化。 六、源代码编写 基于 Python 的相机标定可以使用 OpenCV 库来实现，通过编写 Python 代码来实现相机标定的各个步骤。 七、运行结果 对标定结果进行评价的方法是通过得到的摄像机内外参数，对空间的三维点进行重新投影计算，得到空间三维点在图像上新的投影点的坐标，计算投影坐标和亚像素角点坐标之间的偏差，偏差越小，标定结果越好。