基于RKmedia的人脸和车牌识别的SDK及使用说明.7z 人脸检测&识别 对于人脸部分，SDK 提供了以下能力： 人脸检测 1.1 人脸是否带口罩判定 1.2 人脸角度检测 人脸识别 2.1 1:1 识别 2.2 1:N 识别 用户重识别 对于车牌部分，SDK 提供了以下能力： 车辆检测 车牌检测（蓝牌、绿牌、黄牌[含双层黄牌]、白牌、黑牌等） 车牌识别

基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测_python_c++源码+项目说明.7z 【实现方法】 实现车道线检测，主要包含两部分操作 道路图像的处理，主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪、基于Canny算法的边缘提取。 车道线检测方法，主要包括获取感兴趣区域（ROI）、形态学闭运算、基于Hough变换的直线检测。

课程作业_Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 【图像处理】 图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。 【霍夫变换】 霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。 在图像坐标空间中，经过点的直线表示为： (1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点 点的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。 如果将和视为常数，而将原本的参数a和b看作变量，则式子(1)可以表示为： (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。 离群变换和最小二乘拟合 视频流的读写等等，更多详细说明介绍看项目说明。

​ 在考试场中为学生监考十分枯燥，因此，建立一个可靠的作弊检测系统来识别学生是否存在作弊行为。以下有四个应用场景： 1.使用一个名为 Yolo3 的训练模型和一个名为 coco 的数据集，我们测试了考场中学生的书籍和手机，并将他们标记为作弊者。 2.使用haarcascade配置文件分类器，可以检测到学生转身，这样也被认定为作弊的学生。 3.此功能使用 OpenCV 和 YOLO 来监控/分析学生之间是否保持足够的距离。如何距离太近存在作弊嫌疑。 运行环境要求： python3.7以上配置以下包 tensorflow>=2.5.0* keras==2.4.3 imutils==0.5.4 numpy==1.19.5 opencv-python>=4.2.0.32 matplotlib==3.4.1 argparse==1.4.0 scipy==1.6.2 scikit-learn==0.24.1 pillow>=8.3.2 streamlit==0.79.0 onnx==1.10.1 tf2onnx==1.9.3 ​

基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。 基于openCV的鱼群密度速度检测程序.zip python语言实现。基

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。

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。

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。

基于yolov5+opencv烟雾检测源码(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 【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。

基于yolov5+opencv眼睛嘴巴识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip 该项目是识别检测 人的眼睛和嘴巴，并显示出人眼和嘴巴的位置框及置信度 带GUI界面，训练好的模型，评估指标曲线，如map(高)、召回率、loss曲线、精确度曲线等 另外附有项目操作说明 【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。 有问题，可以留言或者私信