1）整个yolov5模型 2）二维码数据集 3）二维码训练得到的模型 4）模型转成onnx格式，在opencv dnn下调用 5）二维码检测识别程序

车道分割YOLOV8-SEG，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

opencv_4.8.1_msvc2019_CUDA_cudnn_Qt5.15.2，文件为自释放压缩包，包含Debug和release版本库，附带CUDA以及cudnn。 General configuration for OpenCV 4.8.1 ===================================== Version control: unknown Platform: Timestamp: 2023-12-09T16:00:22Z Host: Windows 10.0.19045 AMD64 CMake: 3.28.0-rc5 CMake generator: Visual Studio 16 2019 CMake build tool: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual

课程设计-基于树莓派的平衡小车项目源码+开发手册资料.zip 【资源介绍】 平衡小车配置 霍尔电机：编码器精度=500；电机减速比=30 树莓派：4B8g 陀螺仪：JY901 陀螺仪精度 JY901传感器与实验室传感器使用振动台进行对比 【开发手册包括】 1.WHEELTEC B570 平衡小车上手使用.pdf 2.WHEELTEC B570 平衡小车开发手册.pdf 3.基于平衡车的电机PID控制开发教程.pdf 4.WHEELTEC B570 平衡小车数学模型和LQR控制开发手册.pdf

树莓派 gpiozero 的最新开发文档（1.5.1 版），英文版，共 239 页。gpiozero 是用于树莓派 gpio 编程开发的 Python 库，使用简便，功能强大。

智能停车场收费系统是一种自动识别车辆进入和退出停车场的系统，可以有效地改善城市交通状况、减轻停车场管理工作负担，为车主提供更方便、快捷、高效的停车服务。 这是一个基于python的智能停车收费系统，界面是pygame,车牌识别是调用百度api实现的，识别车牌数据之后，把其存入数据库，并且会在下一次扫描这个车牌的时候计算费用，费用是2/h,使用pygame在界面上显示提示信息、空闲车位、停车费用等。，是比较简单实用的，也比较符合现实生活场景。 因此，该系统的运行需要Python、Pygame、OpenCV、百度AI平台和MySQL等库的支持，并需要一定的数据库管理技术。 此外，使用次代码需要自己去申请一个百度api，去百度云平台注册之后申请即可。 如果你想实现一个类似的系统，可以依据上述介绍以及自己的情况对系统进行规划和实现。

基于opencv车牌识别-MYSQL存储数据-pygame存储数据的智能停车场车牌识别计费系统数据集

torch和torchvision版本树莓派python3.7专用

该模式为C-S ,可供小型考试快速阅卷（客观题） 里面包含服务器端 客户端 和模板答题卡

Raspberry Pi 5 树莓派5 中文数据手册下载