【作品名称】：基于 python 实现的自动售货机商品检测检索 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：对于自动售货机摄像头拍摄的静态数据，进行商品的检测，并按照图像检索的方式确定商品类别 阶段一 检测： Faster RCNN : resnext101_32x8d + ROIAlign objectness二分类，CIOU Loss 检索： CE Loss 预训练 Triplet Loss, ArcFace 微调 KNN, k=10, cosine distance 商品库图像数量平衡，提取特征平衡两种方案，防止KNN聚类的对于少量样本（商品库样本数量最少为2）的类别无法有效聚类。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手

使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。这个工程是我对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现，r， 将其网站的书名，作者，书籍封面图片，书籍概要，原始网址链接，书籍下载信息和书籍爬取到本地：分布式使用redis实现，redis中存储了工程的request，stats信息，能够对各个机器上的爬虫实现集中管理，。

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。

基于python和贝叶斯的简单垃圾邮件分类源码(作业).zip

基于Python的DoIP诊断上位机

基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文 标题解读: 该论文的标题“基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文”表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库开发的网络舆情分析系统。该系统的目的是为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 描述解读: 该论文的描述部分没有明确的描述，但是根据论文的内容可以看出，该论文的目标是设计和实现一个基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 标签解读: 该论文的标签包括“网络”、“网络舆情分析”、“Python”、“软件/插件”、“数据库”。这些标签表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 内容详解: 该论文的主要内容可以分为两个部分：第一部分是论文的引言和背景介绍，第二部分是系统的设计和实现。 在论文的引言部分，作者对计算机技术的发展和影响进行了介绍，并强调了网络舆情分析的重要性。 在系统的设计和实现部分，作者详细介绍了基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现过程。该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。该系统的主要功能包括言论分析、言论管理、用户管理等。 关键点总结: 基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能。 该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。 知识点： 1. 网络舆情分析系统的设计和实现 2. 基于Python语言和MySQL数据库的开发 3. 言论分析、言论管理、用户管理等多种功能 4. 网络管理部门的需求和挑战 5. 计算机技术的发展和影响 该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

ItChat 是一个基于 Python 的微信个人号接口库。它通过封装微信 API，使得开发者可以使用 Python 来方便地与微信进行交互，实现一系列微信相关的功能。这些功能包括但不限于发送和接收消息、获取好友列表和详细信息、以及进行群聊操作等。ItChat 提供了一套简洁而强大的 API，让开发者能够轻松地在 Python 中执行微信相关的操作。

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