智慧牧场基于yolov5+opencv羊群识别检测源码(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.zip 山羊、绵羊羊群识别检测源码,带GUI界面,带数据集,带训练好的模型,带评估指标曲线,带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【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。
2022-12-13 11:30:23 358.15MB yolov5 pyqt5 GUI界面 羊识别检测
用vc进行游戏开发.图形采用dirextx方式.需要配置dirextx sdk.实现arpg的游戏模式.对想学习virtual c++游戏设计的朋友有一定的帮助
2022-12-13 11:29:38 127KB 用vc 游戏开发 dirextx
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基于MVS SDK开发海康工业摄像头的OPENCV驱动.zip,海康工业摄像头的OPENCV驱动,基于MVS SDK开发,可采集Mat格式的图片进行处理 使用之前在cmakelist内修改自己对应的opencv库位置以及当前工程所在的文件位置即可 Linux平台开发 基于MVS SDK开发海康工业摄像头的OPENCV驱动.zip,海康工业摄像头的OPENCV驱动,基于MVS SDK开发,可采集Mat格式的图片进行处理 使用之前在cmakelist内修改自己对应的opencv库位置以及当前工程所在的文件位置即可 Linux平台开发 基于MVS SDK开发海康工业摄像头的OPENCV驱动.zip,海康工业摄像头的OPENCV驱动,基于MVS SDK开发,可采集Mat格式的图片进行处理 使用之前在cmakelist内修改自己对应的opencv库位置以及当前工程所在的文件位置即可 Linux平台开发 基于MVS SDK开发海康工业摄像头的OPENCV驱动.zip,海康工业摄像头的OPENCV驱动,基于MVS SDK开发,可采集Mat格式的图片进行处理 使用之前在cmakelist内修改自己对应
与文章配对的,数据集和预训练模型均已经上传到CSDN资源,下载后将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件,将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件,均解压即可得到包含图像的数据集(其中rar后缀的为原始jaffe数据集,这里建议使用我处理好的)。 主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练,JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率(该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题),JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率(这两个数据集为实验室采集,较为准确标准)。
2022-12-12 21:26:42 110.37MB 人工智能 opencv 表情识别
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本文实例讲述了Python实现将照片变成卡通图片的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 之前的文章介绍了使用Photoshop将照片变成卡通图片,今次介绍用代码来实现这项任务,可以就此探查各种滤镜的内部机制。 制作环境:Windows10,Python2.7,Anaconda 任务描述:将D盘某文件夹中的所有图片使用代码进行卡通化,然后保存到另一文件夹中。 如前文所述,卡通化的关键是强化边缘与减少色彩,所以使用Photoshop进行卡通化的时候就使用了照亮边缘和干笔画的滤镜来处理。使用代码处理图片的时候也是在对边缘和色彩上做文章。以下使用OpenCV库来对照片处理,大致分为四步来完成。 1.
2022-12-12 19:14:16 78KB c nc num
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一个通过调用笔记本电脑的内置摄像头进行开发的,python语言+opencv库,AI 手势贪吃蛇源代码。代码可以直接跑通,代码的header部分注释了需要下载的相关库文件以及安装方式。
2022-12-12 17:28:12 8KB opencv python
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直接替换文件运行即可,增加wls滤波选择。
2022-12-12 17:28:11 3KB 立体匹配 双目视觉
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基于python-opencv实现SGBM,带有滑动窗口,方便直接调整参数,观察参数影响。
2022-12-12 17:28:10 4KB 双目视觉 立体匹配
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只使用Opencv图像处理的方法完成手势识别 使用tkinter完成gui界面的制作
2022-12-12 13:26:09 3.32MB opencv python tkinter
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使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下: 先显示下部分数据集图片(0到9的表示,感觉很怪) 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import conve
2022-12-12 07:23:23 111KB ens low ns
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