里面有实验报告,ppt，以及演示视频。当使用YOLOv5s算法进行口罩佩戴检测时，该算法能够快速、准确地识别图像或视频中的人脸，并判断其是否佩戴口罩。YOLOv5s算法是一种基于深度学习的目标检测算法，具有较高的检测速度和准确性。在训练过程中，可以使用大量的口罩佩戴数据集进行模型训练，同时通过数据增强等技术提高检测的准确性和效率。通过YOLOv5s算法进行口罩佩戴检测，可以有效地应对当前疫情防控工作中的口罩佩戴需求。此外，该方法也具有较高的实用性，能够在人流密集的场所或监控系统中实现口罩佩戴状态的自动检测，提高防疫工作的效率和准确性。基于YOLOv5s算法的口罩佩戴检测具有重要的应用前景和社会意义。

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它提供了大量的函数和模块，用于图像处理、计算机视觉以及机器学习。C++是OpenCV的主要支持语言之一，因此，开发者经常使用C++来实现各种算法。在这个场景中，我们关注的是“SFR”算法，它可能是“Scale-Invariant Feature Transform”（尺度不变特征变换）的缩写，这是一种在不同尺度和旋转下都能稳定识别图像特征的方法。 SFR算法通常指的是如SIFT（尺度空间极值检测）或SURF（加速稳健特征）这样的特征检测和描述算子。这些算法在图像匹配、物体识别、3D重建等领域有着广泛应用。下面我们将详细探讨如何在C++中利用OpenCV封装SFR算法，以及这两个核心概念——SIFT和SURF。 1. SIFT（尺度不变特征转换）： SIFT算法由David Lowe在1999年提出，它通过多尺度检测图像中的关键点，确保这些关键点在尺度变化、旋转、光照变化等条件下依然保持不变性。SIFT步骤包括： - 尺度空间极值检测：通过高斯差分金字塔找到局部极值点。 - 稳定关键点定位：对候选点进行二次微分检测，剔除边缘响应点，精确定位关键点。 - 关键点尺度空间位置与方向：确定每个关键点的尺度和主方向。 - 关键点描述符生成：在每个关键点周围提取一个16x16像素的区域，计算梯度直方图作为特征描述符。 2. SURF（加速稳健特征）： SURF是SIFT的一个更快、更简单的变种，由Hans Pieter van der Aa和Marc Leenaerts在2006年提出。它采用积分图像加速关键点检测和描述符计算，提高了运算效率。 - 加速的尺度空间极值检测：使用Hessian矩阵检测关键点，比SIFT更快。 - 方向赋值：通过检测二阶导数的局部最大值确定关键点方向。 - 描述符生成：与SIFT类似，但使用更紧凑的Haar波形级联来计算描述符，提高了计算速度并保持了鲁棒性。 在C++中使用OpenCV封装SFR算法： 1. 引入必要的库： 在C++代码中，你需要包含OpenCV相关的头文件，如`#include `。 2. 实例化对象： 对于SIFT，创建`cv::SIFT`对象；对于SURF，创建`cv::SurfFeatureDetector`和`cv::SurfDescriptorExtractor`对象。 3. 加载图像： 使用`cv::imread`函数读取图像。 4. 应用SIFT或SURF： 调用`detect`方法找到关键点，然后调用`compute`方法生成描述符。 5. 可选：可视化关键点和描述符： 使用`cv::circle`或`cv::rectangle`在原图像上标记关键点，`cv::Mat::colormap`可以用于将描述符可视化。 6. 保存或进一步处理结果： 结果可以保存为文件，或者与其他图像进行匹配等操作。 封装SFR算法时，你可能需要考虑一些优化策略，比如调整参数以适应特定应用，或者使用多线程来加速计算。同时，为了提高效率，可以使用`cv::cuda::GpuMat`进行GPU加速。 通过C++和OpenCV，我们可以方便地封装SFR算法，实现图像特征的检测和匹配，这在很多计算机视觉任务中都是至关重要的一步。理解并熟练掌握SIFT和SURF算法，以及如何在C++环境中利用OpenCV进行封装，将有助于你开发出高效、稳定的计算机视觉系统。

车牌识别技术是智能交通系统和智能监控系统中的关键技术之一，它能够自动提取图像中的车牌信息，实现对车辆的跟踪、监控和管理。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，车牌识别技术已经从早期的基于模板匹配、颜色分割和边缘检测等传统图像处理方法，发展到了基于深度学习的方法。在本项目中，将通过构建一个基于opencv、easyocr、yolov8的车牌识别系统，来实现高效、准确的车牌识别。 opencv是一个强大的计算机视觉库，它提供了一套完整的图像处理和计算机视觉功能，包括图像的读取、显示、转换、滤波、边缘检测、特征提取等。在车牌识别中，opencv可以用来处理图像预处理，如灰度转换、二值化、滤波去噪、几何变换等，从而提高车牌区域的对比度和清晰度，为后续的车牌定位和字符分割打下基础。 easyocr是一个轻量级的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，能够实现快速且准确的文字识别。Easyocr支持多种语言，并且在识别速度和准确度上都有不错的表现，非常适合用于车牌字符的识别。在本项目中，easyocr将会在车牌定位和字符分割之后，对车牌中的字符进行识别，输出车牌号码。 yolov8是一个先进的目标检测模型，它使用深度学习技术实现图像中目标的定位和分类。Yolov8相较于前代版本，进一步优化了模型结构，提高了检测速度和准确度，能够快速准确地定位出图像中的车牌区域。在车牌识别系统中，yolov8用于车牌的检测和定位，为easyocr的字符识别提供了准确的车牌区域。 整个车牌识别系统的工作流程如下：系统通过yolov8模型对输入的车辆图片进行车牌定位，准确地识别出车牌的位置；随后，系统对识别到的车牌区域进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以消除干扰，突出车牌特征；接着，经过预处理的车牌区域图像被送入easyocr库进行字符分割和识别，最终得到车牌号码；系统输出识别的车牌号码，完成整个车牌识别过程。 本项目采用的opencv、easyocr和yolov8都是当前业界广泛使用且效果良好的开源工具库，它们的结合可以为车牌识别提供一种高效、准确的解决方案。项目代码遵循开源协议，具有较好的可读性和可扩展性，能够满足不同场景下的车牌识别需求。 车牌识别项目代码1.0是基于深度学习和计算机视觉技术，利用opencv进行图像预处理，yolov8实现车牌定位，以及easyocr进行字符识别的完整车牌识别系统。该系统不仅实现了车牌号码的准确识别，还具备了较高的处理速度和良好的用户体验，具有一定的实用价值和市场前景。

车牌识别技术是智能交通系统中的一项重要技术，它能够自动从车辆图像中提取车牌信息，实现对车辆的自动识别和管理。Python作为一种广泛使用的高级编程语言，结合OpenCV（开源计算机视觉库），能够有效地处理图像和视频数据，因此被广泛应用于车牌识别项目中。 实时视频流车牌识别系统一般包含以下几个关键步骤：视频流的获取、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出。系统需要通过摄像头或视频文件获取实时视频流。随后，视频流中的每一帧图像都需要进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等，以减少背景噪声并突出车牌区域。 车牌定位是整个系统中非常关键的一环，其准确与否直接影响到车牌识别的准确性。车牌定位的方法有很多，常见的有基于边缘检测的定位、基于颜色的定位、以及基于机器学习和深度学习的车牌定位方法。定位算法需要准确地区分出车牌区域，并将其从复杂背景中提取出来。 字符分割是将定位出的车牌图像中各个字符分割开来，每个字符图像将被用于后续的字符识别过程。字符分割需要考虑字符间可能存在的粘连问题，采用合适的图像处理技术进行分割。 字符识别是车牌识别系统的核心，其目的是将分割出的字符图像转换为实际的字符信息。字符识别算法可以是基于模板匹配的方法，也可以是基于机器学习的分类器，近年来，基于深度学习的方法因其高效的识别性能在字符识别中得到了广泛应用。 系统将识别出的字符信息进行整合，并与数据库中的车牌信息进行比对，以确定车辆的身份信息。在实时视频流车牌识别系统中，以上步骤需要快速且准确地执行，以满足实时性要求。 在本压缩包文件中，包含的源码和教程将详细指导开发者如何一步步构建这样的车牌识别系统。开发者不仅可以获取到完整项目的源代码，还可以通过教程了解整个开发过程，包括环境配置、代码编写、调试以及优化等环节。这将极大地降低开发者的入门门槛，使其能够快速掌握车牌识别技术的核心原理和实现方法。 教程部分可能会详细讲解如何使用OpenCV库处理图像和视频流，如何调用机器学习库进行车牌定位和字符识别，以及如何优化算法提高识别的准确率和效率。此外，教程还可能包含一些高级话题，例如如何在不同的光照条件和天气条件下保持系统的鲁棒性，以及如何部署系统到实际应用中。 本压缩包提供的是一个完整的、实用的实时视频流车牌识别系统实现方案，它不仅包含可以直接运行的源代码，还提供了详细的教程，是学习和研究车牌识别技术的宝贵资源。

操作系统为：UnionTech OS Server 20 Enterprise 处理器为: 华为鲲鹏处理器（arm架构） OpenCV(开源的计算机视觉库)是基于BSD协议,因此它可免费用于学术和商业用途。其提供C++,C,Python和Java接口,支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。OpenCV致力于高效运算和即时应用开发。因其是用优化的C/C++编写的，故其可以充分利用多核处理优势。并且还启用了OpenSL,它可以利用底层异构计算平台的硬件加速。广泛运用在世界各地,OpenCV拥有超过4.7万人的用户社区和超过1400万的下载次数。从互动艺术、矿山检查、网络地图到先进的机器人技术都有OpenCV的身影。

【解压后将.cache文件夹放在OpenCV源代码目录opencv-4.10.0下即可】 包含的功能包： ade： v0.1.2d.zip data： face_landmark_model.dat ffmpeg： ffmpeg_version.cmake opencv_videoio_ffmpeg.dll opencv_videoio_ffmpeg_64.dll ippicv： ippicv_2021.11.0_win_intel64_20240201_general.zip nvidia_optical_flow： edb50da3cf849840d680249aa6dbef248ebce2ca.zip wechat_qrcode： detect.prototxt sr.prototxt detect.caffemodel sr.caffemodel xfeatures2d： boostdesc vgg

本文详细介绍了激光雷达与相机融合的技术实现，包括激光雷达点云俯视图提取和点云投影到图像上的方法。第一部分通过OpenCV库将激光雷达点云投影到俯视图平面，并利用颜色表示距离远近，同时简单滤除地面点云。第二部分涉及激光雷达到相机的坐标转换，包括外参矩阵和内参矩阵的应用，以及如何将点云投影到图像平面上。文章提供了完整的代码实现和注释，并附有数据包下载链接，方便读者实践。此外，还介绍了编译和运行代码的步骤，确保读者能够顺利复现实验结果。 激光雷达技术是一种利用激光束测量目标距离的先进传感技术，它的核心部件是激光发射器和接收器，通过发射激光束并接收反射回来的激光，可以测量出物体与激光雷达之间的距离。这种技术广泛应用于无人驾驶汽车、机器人导航、地形测绘等领域。 相机作为一种图像采集设备，能够记录场景的视觉信息。其捕获的图像包含了丰富的颜色、纹理信息，是理解场景语义的重要数据源。在多传感器融合领域，相机与激光雷达的结合可以互补两种传感器的信息不足，以提供更为全面的环境感知能力。 在激光雷达与相机的融合技术中，点云俯视图的提取是一个重要环节。点云数据包含了激光雷达扫描到的环境中的三维坐标点，将这些点云数据映射到俯视图上，可以用二维图像的形式展示出环境的三维结构信息。通过这种方法，可以直观地观察到场景中物体的形状和布局。 点云投影到图像平面是另一个关键步骤。这涉及到坐标转换的问题，即将点云数据从激光雷达的坐标系变换到相机的坐标系下，这样就可以将点云数据与相机捕获的图像对齐。在此过程中，外参矩阵描述了相机与激光雷达之间的相对位置关系，而内参矩阵则与单个传感器的成像特性相关。通过准确的坐标转换，点云数据可以被映射到对应相机拍摄的图像上，从而实现了对环境的精确感知。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了大量图像处理和计算机视觉方面的功能。在这项技术实现中，OpenCV被用于实现点云数据的处理和点云与图像的融合。通过使用OpenCV库，可以方便地进行颜色映射和地面点云的滤除，使得点云数据更加清晰和易于理解。 为了帮助读者更好地理解和实践上述技术，本文提供了可运行的源码以及详尽的代码注释。此外，还提供了数据包下载链接，使读者能够直接获取到相关的数据集，并进行相应的实验操作。在文章中，还详细介绍了如何编译和运行代码，确保读者能够顺利地复现实验结果，并在此基础上进一步开发和创新。 激光雷达与相机融合技术是一种结合了激光雷达点云处理能力和相机图像处理能力的方法，通过OpenCV库实现了点云俯视图提取、点云与图像的对齐投影，并通过源码分享和操作指导，为相关领域的研究人员和工程师提供了实用的参考和学习材料。

opencv4.11编译好的dll和库文件，包含Release和Debug版本，包含了opencv_contrib和cuda，设置的0积分，希望能帮到大家。

编译时使用的ndk 是Android Studio 自带的ndk 20.xxx版本 开发如果发现编译报错,可以尝试切换到这个版本的ndk ,如果使用完整版的so体积会比较大 可以根据自己需要使用 xxx.a静态库.如果需要定制自己需要的so可以私信我,如果有时间,乐意帮忙