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计算机视觉项目大集合
改进的yolo目标检测-测距测速
路径规划算法
图像去雨去雾目标检测测距项目
交通标志识别项目
yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo
姿态识别-3d姿态识别
深度学习小白学习路线
AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数…往期热门项目回顾
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AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正附代码
yolov8双目测距-yolov8sgbm原理代码
yolov5单目测距速度测量目标跟踪算法介绍和代码
YOLOv8界面-目标检测语义分割追踪姿态识别姿态估计界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI
二维码识别系统(代码教程)-计算机视觉项目实战
行人3d目标检测-车辆3d目标检测-3d目标检测(代码教程)
低光照图像增强算法-图像增强(代码教程)
动物关键点数据集-yolov8 pose动物关键点识别-动物姿态估计-keypoints(代码数据集)
改进的yolov10 deepsort目标跟踪(yolo改进最新算法附代码和教程)
yolov8安卓部署QTNCNN(附代码教程)
单目测距yolo目标检测标定测距代码
基于opencv的车牌检测和识别系统(代码教程)
yolov8道路缺陷检测-道路坑洞检测-道路裂缝检测
yolov8旋转目标检测之绝缘子检测-从数据加载到模型训练、部署
yolov5足球运动分析-速度分析-足球跟踪
yolov8机械臂关键点检测模型部署教程代码数据集工业应用
yolov8多任务模型-目标检测车道线检测可行驶区域检测-yolo多检测头代码教程
基于YOLOv5的教室人数检测统计系统
智慧课堂学生行为数据集
自动泊车系统中的YOLOv8 pose关键点车位线检测
基于yolov8的红绿灯目标检测训练与Streamlit部署代码教程
改进YOLO的群养猪行为识别算法研究及部署小程序-网站平台-pyqt
车辆跟踪及测距
该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT 目标跟踪算法以及一些辅助工具和库可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪
教程博客_传送门链接-------单目测距和跟踪
yolov5 deepsort 行人/车辆检测 计数跟踪测距测速
实现了局域的出/入 分别计数。显示检测类别ID数量。默认是 南/北 方向检测若要检测不同位置和方向需要加以修改可在 count_car/traffic.py 点击运行默认检测类别行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船。检测类别可在 objdetector.py 文件修改。
原文链接https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/131819630
目标跟踪
YOLOv5是一种流行的目标检测算法它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv5采用了一种新的架构可以在保持高准确性的同时提高检测速度。在本文中我们将介绍如何使用YOLOv5_deepsort算法来进行船舶跟踪和测距。
教程博客_传送门链接-------目标跟踪
车道线识别
本文主要讲述项目集成从车道线识别、测距、到追踪集各种流行模型于一体不讲原理直接上干货把下文环境配置学会受益终生各大项目皆适用 教程博客_传送门链接-------车道线识别目标检测 看下本项目的效果
语义分割
MMsegmentation是一个基于PyTorch的图像分割工具库它提供了多种分割算法的实现包括语义分割、实例分割、轮廓分割等。MMsegmentation的目标是提供一个易于使用、高效、灵活且可扩展的平台以便开发者可以轻松地使用最先进的分割算法进行研究和开发
教程博客_传送门链接-------语义分割 姿态识别
人
体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务具有各种应用例如动作识别、人机交互和监控。近年来基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计模型
。 程博客_传送门链接-------姿态识别https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/129482358
图像分类
在本教程中您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型耐心看完相信会有很大收获。废话不多说直切主题…首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面
1.加载处理数据 2.网络搭建 3.损失函数模型优化 4 模型训练和保存
把握好这些主要内容和流程基本上对分类模型就大致有了个概念。
**教程博客_传送门链接---------:图像分类
交通标志识别
本
项目是一个基于 OpenCV 的交通标志检测和分类系统可以在视频中实时检测和分类交通标志。检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并找出其中的所有椭圆或圆形。它们被标记为交通标志的候选项。
教程博客_传送门链接-------交通标志识别
表情识别、人脸识别
面部情绪识别FER是指根据面部表情识别和分类人类情绪的过程。通过分析面部特征和模式机器可以对一个人的情绪状态作出有根据的推断。这个面部识别的子领域高度跨学科涉及计算机视觉、机器学习和心理学等领域的知识
。
教程博客_传送门链接-------表情识别
疲劳检测
瞌睡经常发生在汽车行驶的过程中该行为害人害己如果有一套能识别瞌睡的系统那么无疑该系统意义重大
教程博客_传送门链接-------疲劳检测
车牌识别
用python3opencv3做的中国车牌识别包括算法和客户端界面只有2个文件一个是界面代码一个是算法代码点击即可出结果方便易用
链接车牌识别 大致的UI界面如下点击输入图片右侧即可出现结果
代码
额外说明算法代码只有500行测试中发现车牌定位算法的参数受图像分辨率、色偏、车距影响。
---qq 1309399183----------代码交流def from_pic(self):self.thread_run Falseself.pic_path askopenfilename(title选择识别图片, filetypes[(jpg图片, *.jpg)])if self.pic_path:img_bgr predict.imreadex(self.pic_path)self.imgtk self.get_imgtk(img_bgr)self.image_ctl.configure(imageself.imgtk)resize_rates (1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4)for resize_rate in resize_rates:print(resize_rate:, resize_rate)r, roi, color self.predictor.predict(img_bgr, resize_rate)if r:break#r, roi, color self.predictor.predict(img_bgr, 1)self.show_roi(r, roi, color)
图像去雾去雨目标检测单目测距结合
0.0实时感知本车周围物体的距离对高级驾驶辅助系统具有重要意义当判定物体与本车距离小于安全距离时便采取主动刹车等安全辅助功0.1这将进一步提升汽车的安全性能并减少碰撞的发生。上一章本文完成了目标检测任务接下来需要对检测出来的物体进行距离测量。1.首先描述并分析了相机成像模型推导了图像的像素坐标系与世界坐标系之间的关系。2.其次利用软件标定来获取相机内外参数并改进了测距目标点的选取。3.最后利用测距模型完成距离的测量并对采集到的图像进行仿真分析和方法验证。 传送门链接-------------单目测距
代码
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:img torch.from_numpy(img).to(device)img img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32img / 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if img.ndimension() 3:img img.unsqueeze(0)# Warmupif device.type ! cpu and (old_img_b ! img.shape[0] or old_img_h ! img.shape[2] or old_img_w ! img.shape[3]):old_img_b img.shape[0]old_img_h img.shape[2]old_img_w img.shape[3]for i in range(3):model(img, augmentopt.augment)[0]# Inferencet1 time_synchronized()with torch.no_grad(): # Calculating gradients would cause a GPU memory leakpred model(img, augmentopt.augment)[0]t2 time_synchronized()distanceobject_point_world_position(u, v, h, w, out_mat, in_mat):
路径规划
本节针对越野场景路径规划问题采用栅格法建立障碍物、威胁物和越野道路模型模拟真实的越野环境场景。 引入方向变化惩罚和局部区域复杂度惩罚来优化A算法使算法规划出的路径更平滑算法效率更高效。 采用改进 Floyd 算法对路径进行双向平滑并且进行了防碰撞处理来确保规划出路径的安全可靠性。 仿真结果表明所改进的 A算法与传统算法相比较效率提高了 30%拐点数减少了4 倍所提算法能够在越野环境多重因素综合影响以及不同车辆性能和任务的要求下快速的规划出安全的路径。 传送门链接----------------:A star
代码
###############创建A-Star类############
class AStar:# 描述AStar算法中的节点数据class Node: #初始化def __init__(self, point, startPoint,endPoint, g0,w1,p1):self.point point # 自己的坐标self.father None # 父节点self.g g # g值g值在用到的时候会重新算# 计算h值采用曼哈顿距离#self.h (abs(endPoint.x - point.x) abs(endPoint.y - point.y)) * 10 #采用欧几里得距离#self.h math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5)*10#采用对角距离pp(1-p)0.2*math.exp((math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5))/(math.pow((math.pow((endPoint.x - startPoint.x),2) math.pow((endPoint.y - startPoint.y),2)),0.5)))Diagonal_step min((endPoint.x - point.x),(endPoint.y - point.y))straight_step (abs(endPoint.x - point.x) abs(endPoint.y - point.y)) - 2*Diagonal_stepself.h (straight_step math.pow(2,0.5)*Diagonal_step)*10*pp#print(pp)#初始化A-startdef __init__(self, map2d, startPoint, endPoint, passTag1.0):#map2d地图信息startPoint起点, endPoint终点, passTag1.0为不可行驶区域# 开启表self.openList []# 关闭表self.closeList []# 寻路地图self.map2d map2d# 起点终点if isinstance(startPoint, Point) and isinstance(endPoint, Point):self.startPoint startPointself.endPoint endPointelse:self.startPoint Point(*startPoint)self.endPoint Point(*endPoint)# 不可行走标记self.passTag passTagdef getMinNode(self):获得openlist中F值最小的节点:return: NodecurrentNode self.openList[0]for node in self.openList:if node.g node.h currentNode.g currentNode.h:currentNode nodereturn currentNode#返回最小代价的点
停车位检测
基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。一个这样的例子道路上的任何标记由于透视效果在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形所以关键点检测显得格外重要。鱼眼图像还呈现了观察到这种现象的另一种场景由于鱼眼宽广的视角可以扑捉更多画像
链接停车位检测 代码
#全部代码可加qq1309399183
def train():#parses command line argsargs parse_args()#parses args from fileif args.config_file is not None:cfg_from_file(args.config_file)if (args.FIX_MODEL_CHECKPOINT):args.FIX_MODEL_CHECKPOINT args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace( , )args.FIX_MODEL_CHECKPOINT args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace(, )cfg.RESUME_CHECKPOINT args.FIX_MODEL_CHECKPOINTcfg.CHECK_PREVIOUS Falseif (os.path.exists(cfg.RESUME_CHECKPOINT) False):print(Exiting the process as asked model for resuming is not found)exit()if (args.RESUME_CHECKPOINT):cfg.RESUME_CHECKPOINT args.RESUME_CHECKPOINTif (args.LOG_DIR):cfg.EXP_DIR args.LOG_DIRcfg.LOG_DIR cfg.EXP_DIRif (args.PHASE):cfg.PHASE []cfg.PHASE.append(args.PHASE)if (args.EVAL_METHOD):cfg.DATASET.EVAL_METHOD args.EVAL_METHOD#for backward compatibilityif cfg.DATASET.DATASET psd:cfg.DATASET.DATASET tiodif cfg.DATASET.BGR_OR_RGB True:#cfg.DATASET.PIXEL_MEANS (123.68, 116.78, 103.94)#cfg.DATASET.PIXEL_MEANS (123, 117, 104)cfg.DATASET.PIXEL_MEANS (128.0, 128.0, 128.0) # simpler mean subtraction to keep data in int8 after mean subtractionprint(cfg: , cfg)for phase in cfg.PHASE:cfg_dir cfg.LOG_DIR / phase _cfg/os.makedirs(os.path.dirname(cfg_dir), exist_okTrue)shutil.copy(args.config_file, cfg_dir)# to making every run consistent # TIInp.random.seed(100)torch.manual_seed(100)torch.cuda.manual_seed(100)random.seed(100)torch.cuda.manual_seed_all(999)torch.backends.cudnn.enabled Falsetrain_model()if __name__ __main__:train()
图像雾去雨与目标检测
针对不同的天气则采取不同的图像前处理方法来提升图像质量。雾天天气 时针对当下求解的透射率会导致去雾结果出现光晕、伪影现象本文采用加权最小二乘法细化透射率透。针对四叉树法得到的大气光值不精确的问题改进四叉树法来解决上述问题。将上述得到的透射率和大气光值代入大气散射模型完成去雾处理在图像处理后加入目标检测提高了目标检测精度以及目标数量。
下图展现了雾天处理后的结果 图第一列为雾霾图像第二列为没有加入图像处理的目标检测结果图第三列为去雾后的目标检测结果图。 无人机检测
反无人机目标检测与跟踪的意义在于应对无人机在现实世界中可能带来的潜在威胁并保障空域安全。以下是这方面的几个重要意义空域安全无人机的广泛应用给空域安全带来了新的挑战。通过开展反无人机目标检测与跟踪研究可以及时发现和追踪潜在的无人机入侵行为确保空域的安全和秩序。防范恶意活动无人机技术的快速发展也为一些恶意活动提供了新的工具和手段如无人机进行窥探、非法监听、破坏等。反无人机目标检测与跟踪的研究可以帮助及时发现和阻止这些恶意活动维护社会的稳定和安全
。 传送门链接--------------:无人机检测
