visual studio2019手写数字识别工程（权重文件通用） 1.no_gpu_darknet版 yolov3手写数字识别 训练好 的模型权重 。基于opencv3.16版本库函数，附带已配置好的工程源码no_gpu_darknet版。已训练好，可直接使用。 2.一万多数据训练得到，准确率达95%以上 3.目标类别名为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 4.可以 检测图片、视频和调用摄像头，需要选择相应的代码语段 5.依据自己的电脑路径打开darknet_no_gpu.sln，然后配置好opencv3.16环境即可直接运行 E:\darknet-master_2\darknet-master_2\darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln

这是一个基于pytorch的手写数字识别小项目，使用minist数据集进行训练，最高可达99%精度。 首先，此代码逻辑清晰，思路简单，便于用户修改(修改网络结构，优化器等)，用户可在config.py文件中修改epoch、batch等配置参数，来达到更好的效果。数据集无需做处理。 其次，该代码固定了各种随机初始化参数的种子，这样便于用户复现最好的效果。可以使用预训练模型。 最后，用户需要配置pytorch环境，再打开pycharm即可运行代码，无需任何修改。

基于机器视觉的LabVIEW软件在安装过程中的各种问题以及解决办法： 包含但不限于软件问题解决方案，硬件问题解决方案，适配解决方案，环境解决方案，与操作系统等关联性问题的解决方案。 通过从计算机各种硬件问题，软件问题对于，进行深度调教从而获得的解决方法。 首次提出很多全网从未明确给出过答复的问题解决方案。 为了防止初学者或者环境更换造成了错误安装，从而重新更换系统而带来的难题。 防止因为错误安装导致计算就相关适配产生问题从而无法二次更换安装的问题。 从根源上规避由于错误安装导致后期升级以及插件安装报错的问题。 首次提出后期安装独立插件而无法寻找到路径的问题。 包含但不限于诸如系统环境冲突，微软内植软件冲突，微软服务项目冲突，注册表冲突，路径不匹配，原生操作系统构架冲突。 包含但不限于安装VISION安装包，图像采集卡等安装包所无法寻找路径的问题。 从计算机环境软件路径等方法提供众多方案供软件学习使用者参考从而大大提高软件安装的成功率，避免后续维护的一切问题。 使得使用者下学习过程中可以轻松使用。 在诸多报错情况中皆有测试，通过各种情况模拟从而提出的解决方案，具有极强的可行性。

大学机器视觉(也叫计算机视觉，视觉测量技术等)习题参考答案卷，适合学习机器视觉相关课程的本科生和研究生复习使用。

这是一篇机器人线激光标定论文，可供参考。主要原理：利用已知半径的标准球面作为标定对象（参考工具），计算线激光传感器与机器人末端之间的变换矩阵。

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《Halcon机器视觉函数库中文译注》，Halcon机器视觉函数库中文译注，由FreeRobot实验室提供。halcon所有算子详细讲解，每个算子对应的示例，示例中每个算子都有中文注释，易于理解，直接按照示例讲解练习即可，涵盖了halcon提供的所有算子和应用案例，共697。

2022年最新车牌识别数据集，按省分类好的字母、数字、汉字图片资源，可用于opencv，yolov5等

●机器视觉的概念 ●计算机视觉和机器视觉的区别 ●神经网络的组成 ●BP神经网络的基本概念 ●卷积神经网络的基本原理（CNN） ●YOLO算法的基本原理（最经典的目标检测算法之一） ●YOLOv1算法损失函数中各参数表示的意思 ●常见激活函数（Sigmoid、tanh(x)、ReLu、Softmax） ●BP神经网络输入输出（输入层和隐藏层之间权值矩阵应为几行几列） ●人工智能的基本概念 ●机器学习的基本概念 ●深度学习的概念 ●什么是人工神经网络(ANN)？人工神经网络和卷积神经网络有什么联系和区别？ ●BP神经网络中的增量规则，什么叫梯度下降法，梯度下降法的原理？ ●监督学习、无监督学习、半监督学习的基本概念 ●BP神经网络算法 ●LeNet5卷积神经网络算法 ●YOLOv1算法

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