最近公司一直有OCR文字识别的需求，这两天研究了一下PaddleOCR，发现识别效果还不错，在此基础上将WedAPI挂载到Windows服务中，来访问PaddleOCR，效果还是不错的，可以直接配置使用，配置到服务器中将localhost改为实际IP即可。

下载后解压缩，降级视频：https://www.bilibili.com/video/BV11r4y1F7Q2，降级之前先打印机恢复下出厂设置，墨盒先取出来。更新那里先更改成允许检测更新，更新完后，记得选不检测更新。

用于表情识别，affectnet数据集

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平均值mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。

垃圾邮件识别的智能算法

资源(各种资料)

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

创建一个Python LED识别项目，并将其整合到`nicegui`，是一个有趣的实践项目。这个项目旨在使用Python编程语言和`nicegui`库开发一个应用程序，能够识别和分析LED灯的状态和颜色。以下是关于如何完善描述这个项目的建议： **项目名称：** Python LED识别项目（使用`nicegui`） **项目概述：** 这个项目旨在设计和开发一个Python应用程序，通过摄像头捕获图像，并使用计算机视觉技术来检测和分析LED灯的状态和颜色。项目的主要目标是锻炼学生的计算机视觉和图像处理技能，同时使用`nicegui`库创建一个友好的用户界面，以便用户可以轻松地与应用程序交互。 **项目要求：** 1. **摄像头接入：** 使用Python库（如OpenCV）将摄像头集成到应用程序中，以捕获实时图像。 2. **LED检测：** 实现图像处理算法，以检测图像中的LED灯。这可能涉及颜色分析、形状识别和边缘检测等技术。 3. **颜色分析：** 识别和报告每个检测到的LED灯的颜色。

垃圾短信识别 源码+模型+数据集全套，个人毕设项目，可直接运行

OpenCV 目前有 Barcode 定位和解码的功能, 但是并不能解码 Code128 类型的条码. 资源中包含了解码与生成 Code128 类型条码的功能, VS2015 x64 项目. 具体可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/131610475