Keyence_XG-X 系列 在线 3D 外观、尺寸检测 图像处理系统

基于stm32单片机的图书馆噪音检测量分贝仪（源码+原理图）

这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

图像模糊matlab代码

YOLOv8检测LUNA16肺结节实战（一）：数据预处理代码

网页版乳腺癌计算机辅助诊断系统

本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端（End-to-End）的目标检测方法，包括YOLO和SSD。普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（boundingbox）标记，如图1(2)

HLW8112漏电检测应用方案.pdf

利用AD_DMA采样，实现波形的绘制，并通过对数据的处理，显示波形名称 通过AD对第二部分的扫描信号进行采集，绘制幅频特性曲线以及对数幅频特性曲线 详情见博客

基于stm32单片机土壤湿度检测报警系统（程序+原理图+全套资料）