基于yolov5+opencv实现车辆+行人检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有:人、轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-13 11:30:26 949.68MB opencv yolov5 车辆检测 行人检测
基于yolov5+opencv实现车辆检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有:轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-13 11:30:25 608.09MB 车辆检测源码 车辆计数 yolov5 pyqt5
基于yolov5+opencv实现细胞检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 细胞识别检测,识别检测目标类别:白细胞、红细胞、血小板 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
直接替换文件运行即可,增加wls滤波选择。
2022-12-12 17:28:11 3KB 立体匹配 双目视觉
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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。
2022-12-12 17:28:10 4KB 双目视觉 立体匹配
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使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下: 先显示下部分数据集图片(0到9的表示,感觉很怪) 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import conve
2022-12-12 07:23:23 111KB ens low ns
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基于深度学习opencv实现3类水果识别检测源码(带GUI界面) +模型 +2380张数据集 +评估指标曲线 +操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
本文实例为大家分享了OpenCV实现人脸识别程序的具体代码,供大家参考,具体内容如下 //Haar特征检测,人脸识别算法,是用xml作为训练后的分类器做的 #include #include #include #include using namespace std; int main() { //加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 // //C++中用指针还是非常多的, //记住换行符用法,\后面不
2022-12-02 09:44:57 67KB opencv opencv人脸识别 人脸识别
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1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练,训练集大且多样性充足 3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 4、迭代200次,模型拟合较好。 5、识别一个类别:“电单车” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4000多张图片数据训练,7000多个目标,迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“打电话”和“抽烟” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。