这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

计算机视觉实验：图像处理综合-路沿检测

图像分割实战-系列教程3：unet医学细胞分割实战

利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

张氏相机标定棋盘格图纸（1:1打印），包括5mm,6mm,7mm,8mm标准棋盘格，已调整好比例，直接按A4纸打印即可使用。

本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

2017-2018年国科大计算机视觉期末考试（董秋雷）

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。