本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

hl=zh-cnHA中TensorFlow图像处理配置说明image_processing: - platform: tensorflow scan_inter

RGBD显着物体检测：基准和算法

本资源实现了以下需求： 点选物体：点击物体，可以选中物体，按住 Ctrl 追加选中，选中的物体设置为红色。 框选物体：拖拽鼠标，屏幕上会出现滑动框，滑动框内的物体会被选中，选中的物体设置为红色。 绘制外边框：给选中的物体绘制外边框（选中框）。

欧拉公式求长期率的matlab代码拾放机器人 使用ROS的6自由度KUKA KR210拟人化机器人串行操纵器进行对象拾取和存储 萨尔曼·哈什米 内容 缩略语 自由度 ROS 弧 国际空间站 EVA 电子工程 厕所 DH FK 我知道 存款准备金 城市发展基金 1.简介 该项目源自Udacity's，后者又由Amazon Robotics LLC赞助。 图1.1亚马逊配送中心的机械臂货架产品 客观的 在非结构化环境中实现商业可行的自动拣选和存储，例如从货架上拣选产品并将其放入装运箱，仍然是一个艰巨的挑战。 ARC的目标是执行一般任务的简化版本，该任务是在架子上拣货和存放物品。 根据ARC规则：“挑战结合了对象识别，姿势识别，抓握计划，顺应性操纵，运动计划，任务计划，任务执行以及错误检测和恢复”。 该项目的目的是演示KR210在模拟中将自主物体拾取和放置在半非结构化环境中的自主能力。 在此项目的上下文中，一个拾取和放置周期可以分为以下任务： 确定架子上的目标对象 计划并朝目标物进行清洁运动 有效地抓取/拾取目标物体而不会干扰其他物体 计划并进行干净的移动，到达下车地点 有效地将物体存放/放

物体破碎特效插件Mesh Explosion14，亲测2018.4.7无报错

这是用AD画的一个物体计数电路板，里面有原理图，使用的红外进行检测，并且有数码管显示计数个数

主要为大家详细介绍了python实现简单图片物体标注工具，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

注意事项这个包是为URP设计的。它要求Unity 2019.3和URP 7.1.6或更高版本正确安装插件:确保你安装了通用渲染管道资产(从包管理器)。 如何使用此资产突出显示特定对象:添加highlighteeffect .cs脚本到任何游戏对象，自定义外观选项。添加HighlightTrigger.cs脚本到游戏对象。当鼠标经过游戏对象时，它将激活游戏对象的高亮。3)突出显示场景中的任何物体:选择顶部菜单GameObject -> Effects -> Highlight Plus ->创建管理器。自定义Highlight Manager的外观和行为。

python编程实现图片内多个物体尺寸测量 https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/128398206