华为AR Engine演示 目录 介绍 HwAREngineDemo程序演示了如何使用HUAWEI AR Engine。 欲了解更多开发细节，请参考以下链接： 入门 注册。 检查Android Studio开发环境是否已准备就绪。 在Android Studio中使用文件“ build.gradle”打开示例代码项目目录。 在已经安装了最新的HUAWEI AR Engine Service的设备上运行HwAREngineDemo。 要构建此演示，请首先将演示导入Android Studio（3.x +）。 在您的Android设备上运行示例。 受支持的环境 建议使用JDK版本> = 1.8。 结果 成功编译和安装后，您可以体验arengine的ARWorld，ARFace，ARBody和ARHand功能。 问题或问题 如果要评估有关HMS Core的更多信息， 可让您了解有关HMS

1.本程序主要处理BMP位图。 2.为了方便读者学习，程序各步骤都被拆分开实现了，通过点击相应按钮可以看到每个步骤处理的结果。 3.如果是进行人脸识别，需要先打开一幅位图依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，然后再打开需要比较的第二幅位图，也是依次进行所有操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

Visual7W 图像数据是一个图像内容理解的数据集，通过对图像区域的文字描述和互相之间的关联，进行视觉问答（Visual Question Answering）任务，数据集中不仅包含图像本身，还包括图像内容的区域内容的问答。

1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+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、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“跌倒” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+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、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现煤气罐识别检测源码+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、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+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、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

基本步骤： 车牌定位->转灰度图->Otus分割->开运算->提取连通区域->显示最终结果

11_人脸检测与识别系统（openCV源码）