python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，主要可视化文件是main.py 初始车牌图片在plate_data 文件夹里 安装好requirements里的库（pip install -r requirements.txt）后直接运行 python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业--车牌检测与识别系统源码，python机器视觉实践课程设计作业

资源包含文件：设计报告word+项目源码 开发工具：Python 3.7 Flask opencv-python 库 numpy 库 基于一张样板图片，对九张其他图像进行相似度的计算，得到“最相似”的一张图片。尝试多种算法，并对图像检索方法进行探索。 要求：基于 PIL 库或者 OpenCV 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125233650

条形码检测与识别 条形码检测与识别

最近来，随着我国经济水平不断发展，人民生活质量和可支配收入逐渐提升，越来越多人希望获得更快捷的出行方式，选择购买电动汽车或新能源汽车，全国机动车持有数量呈现出不断增涨的姿态。同时，这也带来了日益严重的交通拥堵、停车困难、交通事故等问题。构建智能交通系统显得尤为必要，车型识别技术作为其中重要组成部分，随着深度学习方法得到广泛应用，本文基于深度学习对车辆车型识别进行研究，为解决日益凸显的交通问题做出贡献。本文对国内外车型识别研究进行总结，分析不同识别方法优势与不足。介绍神经网络的发展、相关结构与技术原理，深入了解不同深度神经网络模型（VGGNet、InceptionNet、ResNet）的结构及原理，突出其独特改进优势。本文选用识别精度较高，在速度上具有很大优势的YOLO算法，在BIT-Vehicle ID数据集上进行车辆检测试验，实验获得较好的准确度，mAP达到94.08%。

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

Csdn上上传的代码都是完整的，大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客演示地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124913192 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是口罩目标检测 数据集原图放在009yolov4口罩目标检测识别\dataset\JPEGImages路径下， 对应的xml标签放在009yolov4口罩目标检测识别\dataset\Annotations路径下。 打标签所使用的工具是labelimg工具。 数据集放好后，代码依次运行 python 01create_txt.py 会在本地生成train.txt文本 里面存放的是图片路径和对应的标签。 python 02train.py 会训练得到模型，模型自动保存在weights文件夹下。 python 03predict.py 可以对单张图片进行识别口罩 04pyqt界面.py 展示可视化的qt界面

1200张训练数据集 代表，另包含1000张测试数据集，也包含近1000张识别车牌数字的数据，带标签。

INRIA Person 数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据，第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为 64x128 像素的直立性人正类和对应图片的负类图像。

霍夫圆变换实现对虹膜内外圆的检测与识别

人脸识别 通过深度学习实现的人脸检测和识别系统。 人脸数据集 非人脸数据集 带有滑动窗口的人脸检测