1、实现效果：《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测和识别》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124936620 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，课题要求实现《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测和识别》，采用Python语言和CV库实现，检测效果还不错。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

C# OpenCVSharp 医疗胶片患者检查号 患者号文字文本信息区域检测例子 辅助OCR图片识别工具源码

windows系统下C++调用opencv获取本地摄像头图像，进行皮肤识别，并画出结果。包含源码和可执行程序。如果需要重新编译，需要在工程里面配置opencv环境，该压缩包里不包含opencv，该压缩包测试使用的是opencv320版本，其他版本也可以，需要在工程里配置环境。

该课题为基于形态学的缺陷检测，素材采用的是光伏板缺陷。通过灰度，二值化，边缘检测，形态学，开闭运算，去除小面积干扰等方法，判断出缺陷所在，定位，并且框出，且计算出各个块面积。配有一个人机交互界面，把缺陷个数，面积等分别显示到GUI界面上。

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《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)》，目前，基于YOLOv5s的目标检测的佩戴安全帽识别方法的平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127250780

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佩戴安全帽检测和识别Android App，Android佩戴安全帽的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63，而轻量化版本yolov5s05_320mAP_0.5=0.84左右

https://zhuanlan.zhihu.com/p/343053914 知乎大佬写的，可以参考 https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/121075404

很有用的车牌库，对做车牌检测与识别的朋友很有用哦