识别安全帽佩戴检测数据集，数据已打标

一个介绍物体识别算法的介绍，SIFTSURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析。

本文件已对YOLOV5的代码进行全中文注释，帮助小伙伴们解决代码看不懂的问题，注释不易切用且珍惜，白嫖的话可以直接看，本项目配套https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_11911202.html进行讲解，需要更多详情的可以关注栏目，YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。目前 YOLOv5 发布了新的版本，6.0版本。在这里，YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性，同时也对模型做了微调，并且优化了模型大小，减少了模型的参数量。那么这样，就更加适合移动端了。【UTF-8编码】

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

这是一个通过opencv读取图片，并进行物体识别的demo，能够正常识别图像，且注释很清楚

使用labview快速实现物体识别（目标检测），包括darknet和tfl两种调用，识别过程可使用CUDA加速，实时目标检测，不会卡顿延迟。darkenet所需weigth及cfg均已经为大家准备好了，tf所需pb及pbtxt也已经为大家准备好了。

在一个图像区域中，物体检测的一种最基本的方法是通过模板匹配来进行。在匹配过程中，所关注的物体（即模板）和图像区域中的所有的未知物体进行比较，如果模板和未知物体是匹配的，并且模板是足够精确的，则未知物体被标示为模板物体。本次试验的模板匹配的思想：利用快速傅里叶变化的一个重要特性，即连个函数的卷积的傅立叶变换等于两个函数的傅立叶变换的乘积。

著名的猫图像标注数据集（Cat Annotation Dataset），包含 10000张 各种类型和环境下猫的图像以及相应的猫轮廓位置标注信息。

5.6 图像间的欧氏距离计算 根据每个图形返回的向量，可计算两个图形向量之间的距离，该距离称为图像的欧 式距离。欧式距离算法的核心是：设图像矩阵有 n 个元素（n个像素点），用 n个元素 值(x1，x2，...，xn)组成该图像的特征组（像素点矩阵中所有的像素点），特征组形 成了 n维空间（欧式距离就是针对多维空间的），特征组中的特征码（每一个像素点） 构成了每一维的数值，就是 x1（第一个像素点）对应一维，x2（第二个像素点）对应二 维，. . .，xn（第 n个像素点）对应 n维。在 n维空间下，两个图像矩阵各形成了一 个点，然后利用数学上的欧式距离公式计算这两个点之间的距离，距离最小者就是最匹 配的图像。 欧式距离公式： 点 A = （x1, x2, ... , xn）； 点 B = （y1, y2, ... , yn）； AB^2 = (x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2； AB就是所求的 A，B两个多维空间中的点之间的距离 [16] 。效果如图 5-13所示：

unity c# 触摸屏物体识别桌算法。使用的是Lean Touch插件。仅供参考！！！