用于图像分割的代码源码

unet++实现代码参考源码

图像分割的学习参考代码

图像分割的学习参考代码

yolo v7的训练代码，包括导入导出

yolov7 的训练代码，包括数据集的制作，训练代码；

Python库d和OpenCV来实现眼部闭合检测，主要用于评估用户是否眨眼

这段代码使用了Python库d和OpenCV来实现眼部闭合检测，主要用于评估用户是否眨眼。下面是代码的主要步骤和相关的代码片段： ### 步骤一：导入必要的库和设置参数 首先，代码导入了必要的Python库，如dlib、OpenCV和scipy。通过`argparse`设置了输入视频和面部标记预测器的参数。 ```python from scipy.spatial import distance as dist from collections import OrderedDict import numpy as np import argparse import time import dlib import cv2 ``` ### 步骤二：定义面部关键点索引 使用`OrderedDict`定义了包含68个点的面部关键点，用于眼部分析。 ```python FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_eyebrow", (17, 22)), ("left_e

使用Python库dlib和OpenCV来实现面部特征点的检测和标注

使用Python库dlib和OpenCV来实现面部特征点的检测和标注。

实现一个简单的视频对象追踪应用，该应用支持多种追踪算法，并允许用户实时选择和追踪视频中的对象 这种技术在许多领域都有广泛的应用

实现一个简单的视频对象追踪应用，该应用支持多种追踪算法，并允许用户实时选择和追踪视频中的对象。这种技术在许多领域都有广泛的应用，包括安全监控、人机交互和自动驾驶车辆等。

从指定路径读取图像文件、利用OpenCV进行图像处理，以及使用Caffe框架进行深度学习预测的过程

从指定路径读取图像文件、利用OpenCV进行图像处理，以及使用Caffe框架进行深度学习预测的过程。程序能够有效地对图像进行分类预测，并将结果直观地显示出来，适用于教学或研究目的。

基于Opencv实现答题卡识别系统中的各个功能

实现答题卡识别系统中的各个功能。每个步骤都是自动化处理的关键部分，确保系统能够准确地读取和评分答题卡。自动化地完成了从读取图像到输出成绩的整个流程通过填涂密度判断学生选择，通过计算填涂区域的像素密度来判断学生的的选项。然后将这个选择与答案键中的正确选项进行比较，统计出正确的答案数量。

停车位识别基于深度学习的停车位识别系统利用计算机视觉技术来自动检测和监控停车位的占用情况 地平线

基于深度学习的停车位识别系统利用计算机视觉技术来自动检测和监控停车位的占用情况。这种系统通常通过安装在停车场的摄像头来实现，摄像头捕捉的图像数据被送入深度学习模型进行分析。这些模型能够识别出图像中的停车位，并确定每个停车位是否被占用。此技术不仅提高了停车效率，减少了寻找停车位的时间，还可以被应用于智能交通系统中，实时更新停车信息，为驾驶者提供便利。深度学习模型的训练过程包括大量的图像数据，这些数据需要标注停车位的位置和状态，以训练模型准确识别。

全景图像拼接；实现特征点检测与描述子

特征点检测与描述子计算： 使用 SIFT 算法检测图像的关键点，并计算每个点的描述子。这一步是识别图像中的特征并提取有用信息的关键步骤。 特征点匹配： 使用 KNN 和比值测试来筛选良好的匹配点。这一步是确保两图中对应的特征点确实相似，为后续的图像对齐打下基础。 计算单应性矩阵并进行图像变换： 使用 RANSAC 算法基于匹配点对计算单应性矩阵，这一矩阵能够描述一张图像到另一张图像的透视变换。 使用该矩阵通过透视变换将一张图像变形，使其与另一张图像对齐。 图像拼接： 将变换后的图像与另一张图像合并，形成一个单一的更大的图像。 结果展示： 可选地显示特征点的匹配情况，帮助理解两图是如何通过匹配点关联起来的。 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42917352/article/details/13789