烟丝检测分割代码，基于python和opencv实现，可以实现图片中烟丝的检测（并过滤细小颗粒），并计算出烟丝的面积和宽度属性。

基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检

使用yolo进行口罩检测 里面包含口罩目标检测数据集（已标注好，VOC格式） xml文件和jpg文件都放在文件夹中，可以根据自己格式进行运行

视频讲解：http://www.bilibili996.com/Course?id=3750176000216

视频讲解：http://www.bilibili996.com/Course?id=3519953000217

适用于Ubuntu 20.04的opencv-3.3.1资源；经过我的修改，解决了error: ‘CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER’ was not declared in this scope、error: ‘AVFMT_RAWPICTURE’ was not declared in this scope、error: invalid conversion from ‘const char*’ to ‘char*’ [-fpermissive] 856 | char* str = PyString_AsString(obj);等错误。

Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 只要运行01main.py即可。会弹出视频的第一帧，然后我们对第一帧点击鼠标，选个碰撞区域即可，就能用来统计通过的行人了。 其他文件，如weights下存放的模型文件，这里直接用原始的coco数据集模型即可。 然后video文件夹下是待检测的视频文件，同时处理后的结果视频也会保存在这个文件夹下。

目标检测训练数据集 格式VOC 包含了xml标注文件，可以进行目标检测训练，识别水尺进而进行水尺识别等下游操作

MacBook pro 的m1芯片编译的opencv_453版本，编译的是java版本。其中包含了openopencv-453.jar和libopencv_java453.dylib两个文件；m1芯片直接使用

9类目标 names: ['Cap1', 'Cap2', 'Cap3', 'Cap4', 'MOSFET', 'Mov', 'Resestor', 'Resistor', 'Transformer']