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该项目涉及使用Halcon软件对矿泉水瓶标签进行检测。

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简介：
该资源包含基于Halcon软件的矿泉水瓶标签检测的完整代码以及配套的图片资源。用户可以通过使用标定板对标签位置进行精确标定，从而实现几何校正，并最终成功检测出标签信息。提供的代码可以直接运行，并且随附了DAMO团队精心制作的图片素材，这些图片均包含详细的注释，方便用户进行参数调整和优化。 采用标定法进行的几何校正方法可能存在大约10%左右的误差，但用户可以根据实际情况自行对其进行进一步优化和改进。

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  • 基于Halcon的矿泉水瓶标签识别系统.zip
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    本项目为一个基于Halcon视觉软件开发的矿泉水瓶标签自动识别系统。通过图像处理技术实现对不同矿泉水瓶标签的有效识别与分类，提高生产效率和质量控制水平。 基于Halcon的矿泉水瓶标签检测的完整代码及图片资源。通过标定板标定标签位置后完成几何校正，并检测出标签展示出来。代码可以直接运行，包含DAMO图片并带有注释以供调整参数使用。采用标定法进行几何校正时存在大约10左右的误差，可以自行优化。
     
  • 利用GMS软件进行矿井涌水量预测
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    本研究运用GMS软件，基于水文地质数据与模型，深入分析并预测矿井涌水量变化趋势，为矿山安全生产提供科学依据。 矿井涌水量的预测对于制定防治水措施具有重要意义。通过对朱仙庄煤矿十采区的水文地质条件进行研究，采用GMS数值模拟来预测不同放水情况下含水层的水位变化，并结合大井法预测工作面和采区的涌水量。结果显示：使用GMS数值模拟与大井法得到的结果相近，二者相互验证了其准确性。
     
  • 矿泉水瓶分类的Deep Learning代码与数据
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    本项目运用深度学习技术对矿泉水瓶进行分类，包含详细的代码和训练数据集，旨在提高塑料瓶回收效率和准确性。 本段落介绍了一个使用PyTorch进行矿泉水瓶分类的深度学习项目。该项目通过三种不同的模型对不同品牌的水瓶进行识别：ResNet18、基于迁移学习的ResNet18以及Bilinear CNN模型，利用了deep learning技术和相关数据集来实现这一目标。
     
  • 矿车数据集用于目标检测，含原图及XML标签
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    本数据集专为矿车目标检测设计，包含大量原始图像及其对应的XML格式标注文件，适用于训练和评估各类视觉识别算法模型。 目标检测中的矿车数据集包含原图和xml格式的标签。
     
  • 使用C++调用YOLOv4进行目标检测
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    本项目利用C++语言实现对YOLOv4模型的调用，旨在进行高效准确的目标检测任务。通过集成深度学习技术，提升计算机视觉应用中的实时性能和精确度。 需要配置OpenCV和CUDA的环境。配置完成后可以直接运行生成检测后的图片，并将yolov4.weights文件下载后放置在代码目录下。
     
  • 使用C#进行OPC操作，涉及KepServer4.5、OPCAutomation.dll及C#项目
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    本项目利用C#编程语言实现与工业自动化设备的数据交互，通过集成KepServer 4.5和OPCAutomation.dll组件，构建高效稳定的OPC数据通信系统。 C#操作OPC包括使用KepServer4.5软件以及OPCAutomation.dll，并且包含一个C#工程。支持S7200、300、400 PLC的开发。
     
  • 利用HALCON进行硬币检测
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    本项目采用HALCON软件开发工具包，针对硬币识别与分类需求，实现高效、精准的硬币检测系统。通过图像处理技术优化硬币质量控制流程。 基于HALCON的硬币检测方法能够实现对不同种类、尺寸和材质的硬币进行高效准确地识别与分类。通过使用HALCON软件中的图像处理技术和机器学习算法，可以自动提取硬币的关键特征，并根据这些特征来判断硬币的具体类型和面值。这种方法在金融安全、自动化设备以及质量控制等领域具有广泛的应用前景。
     
  • 无标签的手机使用行为目标检测数据集.zip
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    本数据集包含大量未标记的手机使用场景视频片段，旨在促进手机使用行为的目标检测研究和算法开发。 目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签，目标检测玩手机数据集-无标签。