基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶项目python源码+项目详解说明.zip 【部分操作说明】 1.配置树莓派（单独配置SSH文件）使其能够实现基本的操作，如putty连接，vncviewer可视化操作，winscp传输文件等，可在软件中配置 2.准备对应得设备，如杜邦线，螺丝刀，基本的车壳， 3.配置树莓派在小车上，并利用杜邦线连接相对应的电机，这里使用的L298N电机，GPIO口对应得分别是7,11（后轮电机），13,15（前轮电机），并且将电源连接到L298N电机上，注意这里的一定要单独給电机供电，靠树莓派的电压会不够，还有就是这里的接地线，连接到GPIO口9，并与电源的负极短接。可以利用test1back.py，test2front.py进行测试。 4.配置使能端口，这里利用的是GPIO口12,16，可以根据自己的实际需要进行调整，注意拔掉L298N电机上的跳线帽连接。ps：增加使能是因为测试中发现一旦转向, 车轮不能回正因电机保持通电状态需要让电机断电从而释放动力。 等等....... 需自己拥有树莓派4b开发设备及小车配件

<<计算机视觉：算法与应用第二版>> 全英文版

1. 像素级：HSV增强、旋转、平移、缩放、剪切、透视、翻转等 2. 图片级：MixUp、Cutout、CutMix、Mosaic、Copy-Paste等 3. 基本图片处理方法：将图像的最长边缩放到640，短边填充到640等方法。 可供使用者完成开发，调试，进行图片处理等操作。

直接替换文件运行即可，增加wls滤波选择。

基于python-opencv实现SGBM，带有滑动窗口，方便直接调整参数，观察参数影响。

LabVIEW视觉图像采集vi---USB摄像头可直接使用，附带讲解说明，无需积分下载

基于计算机视觉和机器学习的人脸检测及人脸识别系统源码+数据资料.zip本项目是基于OpenCV2跨平台计算机视觉和机器学习软件库的人脸检测及人脸识别系统， 采用Web应用作为用户和管理的交互页面。 系统人脸识别模块的图像处理采用PIL(Python Image Library)。 BPL是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了 软件架构 Flask：Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。 OpenCV2：OpenCV2是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库。 LayUI：layui（谐音：类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，门槛极低，拿来即用。且是国人开发，拥有较为完善的中文文档。 Pymysql及PooledDB：PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。

面试72经计算机视觉_机器学习_图像处理_ C++_CV岗面试知识点及重点问答.zip 根据自己的面试经历，增加了一些内容，并修改了一些了答案，仅供参考，不一定都对。 文件名带？的，表示答案不完整。 markdown阅读软件建议为Typora，建议Typora主题修改为Mo，个人感觉比较好看。 文献管理软件可以使用Zotero，正版免费。 笔记软件可以Typora+坚果云+Picgo。 主要分为计算机视觉、机器学习、图像处理和、C++基础 四大块，每一块都有几十个问题，每个问题都会努力给出详细完整的解答，帮助你理清这些知识点细节。

基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片 基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片